平均値代入法は、データセット内の欠損値を、その変数の観測データの平均値で補完するデータ前処理の手法です。実装が極めて容易で計算コストが低いため、機械学習の初期フェーズなどで広く用いられます。しかし、データの分散を過小評価し、統計的なバイアスを引き起こすリスクがあるため、慎重な適用が求められます。
平均値代入法とは
平均値代入法とは、データ分析や機械学習のデータ前処理において、データセットに存在する欠損値を、その変数（特徴量）の既知の観測値から算出された平均値で置き換える最もシンプルな補完手法です。
詳しく解説
データ分析や機械学習のモデル構築において、欠損値の存在はモデルの学習を阻害する大きな要因となります。平均値代入法は、この欠損値を処理するための最も基本的なアプローチの一つです。仕組みとしては、ある特徴量のうちデータが記録されている部分の算術平均を計算し、その値をすべての欠損部分に一律で代入します。これにより、データ行を削除することなくデータセット全体のサンプルサイズを維持できるため、データの情報を最大限に活かしたデータ前処理が可能になります。特に、欠損が完全にランダムに発生している場合において、簡易的な解決策として重宝されます。
具体例・使われ方
例えば、顧客の年齢データにおいて100人中10人のデータが欠損値となっている場合を考えます。残る90人の年齢の平均値が「35歳」であったとき、欠損している10人分のデータにすべて「35歳」という値を代入します。これにより、欠損値を含んでいたデータセットが補完され、機械学習アルゴリズムにそのまま入力できるようになります。
似た用語との違い
平均値代入法と混同されやすい手法として、中央値代入法や多重代入法があります。中央値代入法は、外れ値の影響を受けやすい平均値の代わりに中央値を用いる手法で、歪んだ分布のデータに適しています。また、多重代入法は、欠損値に確率的なばらつきを考慮した複数の値を代入して複数のデータセットを作成し、それらを統合して分析する高度な手法です。単一の値で一律に補完する平均値代入法と比べ、多重代入法は統計的な不確実性をより正確に評価できます。
注意点
平均値代入法の最大の注意点は、欠損値に同一の平均値を代入することで、データの分散が人為的に小さくなってしまう点です。これにより、データのばらつきが過小評価され、統計的なバイアスが生じる原因となります。また、変数間の相関関係も歪めてしまうため、予測モデルの精度低下を招くことがあります。したがって、欠損の割合が大きい場合や、高度な予測精度が求められる場合には、本手法の安易な利用を避けるべきです。