欠損値補完とは、データセット内に存在する欠損している値に対して、何らかの合理的な数値を推定して穴埋めする技術です。AIや機械学習モデルの精度向上や、データ分析の品質を保つために欠かせない前処理の重要なプロセスです。
欠損値補完とは
詳しく解説
現実世界のデータには、センサーの故障や回答漏れなどによって、値が記録されていない「欠損値」が多く存在します。そのままでは機械学習モデルの学習や統計処理が正しく行えないため、欠損値補完が必要になります。代表的な手法として、平均値や中央値で置き換える簡易的な方法から、他の特徴量との相関関係を利用する回帰代入、機械学習アルゴリズムを用いて高精度に予測する多重代入法などがあります。
具体例・使われ方
顧客の購買履歴データにおいて、一部の顧客の「年齢」が空白になっている場合、他の顧客の平均年齢や、年収・購入商品などの類似傾向からその年齢を推測して埋めることで、年齢を考慮した予測モデルの作成が可能になります。
似た用語との違い
データから欠損値を含む行や列をごっそり削除する「行削除」や「列削除」とは異なり、欠損値補完はデータ量を減らさずに活用できる点が大きな違いです。
注意点
不適切な方法で補完を行うと、データの分布が歪められ、機械学習モデルの予測精度低下や偏った判断を引き起こす原因になるため注意が必要です。
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更新日時: 2026年9月5日 14:01