翻譯 MICE 演算法

原文：miceforest: fast imputation with random forests in python

鏈式方程的多重插補（mice，multiple imputation by chained equations）通過一系列迭代的**模型來「填充」（插補）資料集中的缺失資料。在每次迭代中，將使用資料集中的其他變數來估算資料集中的每個指定的變數，這些迭代持續執行，直到滿足收斂為止。

mice的演算法如下圖所示，這個過程會持續執行，直到所有指定的變數都被插補為止。如果出現插補的均值沒有收斂的情況，那麼將會執行更多的迭代，儘管通常不需要超過5次迭代。

mice適用的場景：

資料洩露(data leakage)：如果缺失值與目標變數直接相關聯，從而導致洩漏，則mice尤其有用。例如，假設您要對客戶保留率進行建模，在客戶註冊時或註冊後1個月通過特定變數手機客戶的登入資訊，如果該變數的值缺失，這將導致資料洩漏，因為它告訴您「客戶留存的時間沒有超過1個月」。

data leakage定義：

存在和利用這種倒『因』為『果』的feature的現象，叫資料競賽中的data leakage。這裡的data leakage 跟其他場合說的資料安全資料洩漏完全不一樣。從字面上理解，我們說的data leakage不是資料洩漏，而是因果關係的紕漏，是由於資料準備過程**現的失誤，使模型沿著有紕漏的，甚至是顛倒的因果關係進行**，但得到極好的**結果。

舉個例子，chris老師在處理電信使用者流失的時候，用原有的資料集輕輕鬆鬆就可以把auc達到0.99以上。這讓人非常警惕。於是chris老師仔細檢視了一下模型和資料，原來資料中有乙個權重極高的feature是「3個月內的繳費紀錄」。很多流失使用者的賬戶內，這個feature的值是0。再進一步，他跟會計核實了一下，在會計記賬中，這個feature 代表的是使用者已經流失後的三個月的繳費紀錄，那肯定就是0了。這是典型的因果關係顛倒。

漏斗分析（funnel analysis）：資訊通常是在「漏斗」的不同階段收集的，mice可用於對漏斗中不同階段的實體特徵進行有根據的猜測。

置信區間（confidence intervals）：mice可用於插補（估算）缺失值，但是請務必記住，這些估算值是一種**，建立具有不同估算值的多個資料集可以執行兩種型別的推斷：

miceforest可以利用稱為**均值匹配（predictive mean matching，pmm）的過程來選擇要估算的值。 pmm包含從原始的、完整的資料中選擇乙個資料點，該資料點的**值接近缺失樣本的**值。選擇最接近的n個（mean_match_candidates引數）值作為候選值，從候選值中隨機選擇乙個值，這個過程可以逐列指定。

mice在實踐中的工作原理如下圖所示：

對於乙個需要插補（估算）的變數，如果該變數具有以下任意特徵，那麼此方法非常有用：

randst = np.random.randomstate(
1991
)# random uniform variable
nrws =
1000
uniform_vec = randst.uniform(size=nrws)
defmake_bimodal
(mean1,mean2,size)
:    bimodal_1 = randst.normal(size=nrws, loc=mean1)
bimodal_2 = randst.normal(size=nrws, loc=mean2)
bimdvec =
for i in
range
(size)
:[bimodal_1[i]
, bimodal_2[i]])
)return np.array(bimdvec)
# make 2 bimodal variables
close_bimodal_vec = make_bimodal(2,
-2,nrws)
far_bimodal_vec = make_bimodal(3,
-3,nrws)
# highly skewed variable correlated with uniform_variable
skewed_vec = np.exp(uniform_vec*randst.uniform(size=nrws)*3
)+ randst.uniform(size=nrws)*3
# integer variable correlated with close_bimodal_variable and uniform_variable
integer_vec = np.
round
(uniform_vec + close_bimodal_vec/
3+ randst.uniform(size=nrws)*2
)# make a dataframe
dat = pd.dataframe(
)# plot the original data
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
g = sns.pairgrid(dat)
g.map
(plt.scatter,s=
5)

二模態資料傾向於資料分為兩個簇，偏斜分布說明資料的分布不是均勻的。

上圖中顯示了變數的分布和相關性，讓我們執行兩次插補過程，一次使用均值匹配，一次使用模型**，通過比較兩次插補的結果來比較均值匹配的效果。

# ampute the data.
ampdat = mf.ampute_data(dat,perc=
0.25
,random_state=randst)
# create kernel
kernelmeanmatch <
- mf.multipleimputedkernel(ampdat,mean_match_candidates=5)
kernelmodeloutput <
- mf.multipleimputedkernel(ampdat,mean_match_candidates=0)
kernelmeanmatch.mice(5)
kernelmodeloutput.mice(
5)

案例1，使用均值匹配

案例2，不適用均值匹配

注：紅線是原始資料，黑線是每個資料集的插補（估算）值。

從案例1和2中，可以看到均值匹配的效果更好，具體情況取決於資料的分布。從直觀上來看，簡單地從模型**中返回值，雖然可能會提供更好的「擬合」，但是並不能為插補值提供跟原始值相似的分布。這可能是有益的，具體取決於您的目標。

翻譯 MICE 演算法

暴雪的hash演算法翻譯

翻譯 11 3 泛型演算法

R 5）用mice對缺失資料進行填補

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