Chiến lược surrogate là gì?

Chiến lược Surrogate trong Xử lý Dữ liệu Thiếu

Trong học máy và khai thác dữ liệu, chiến lược surrogate là một phương pháp được sử dụng để xử lý dữ liệu thiếu một cách hiệu quả trong mô hình dự đoán. Cụ thể, trong bối cảnh của các thuật toán cây quyết định như CART (Cây Quyết định và Hồi quy), chiến lược surrogate được áp dụng để giải quyết các trường hợp mà một hoặc nhiều biến đầu vào thiếu dữ liệu.

Khi một biến đầu vào thiếu dữ liệu, CART sử dụng chiến lược surrogate để xác định các biến thay thế có mối tương đồng thống kê cao nhất với biến thiếu này. Các biến thay thế này được chọn dựa trên mức độ tương quan và sự tương đồng thống kê với biến gốc. Sau đó, các biến surrogate này được sử dụng để thay thế cho biến thiếu trong quá trình xây dựng cây quyết định.

Với chiến lược surrogate, không cần phải điền các giá trị chính xác cho dữ liệu thiếu. Thay vào đó, mục tiêu là tìm ra các biến thay thế có thể đại diện một cách hiệu quả cho biến thiếu trong các nhiệm vụ dự đoán và phân loại dữ liệu. Điều này giúp giảm thiểu sự phức tạp và tăng tính linh hoạt trong quá trình xây dựng mô hình học máy.