予測モデルにおける欠損値の影響と対処法

データ分析を行う上で、避けては通れない問題の一つが欠損値（欠損データ）の存在です。本記事では、欠損値が分析に与える影響と、その対処法についてまとめます。

欠損データの影響

1. 予測精度への影響

モデルの学習に使用できるデータ量が減少することで、予測精度が低下するリスクがあります。機械学習において、データ量は精度を左右する重要な要素の一つです。

2. バイアスの発生

• データが完全にランダムに欠損している場合（MCAR: Missing Completely At Random）は深刻な問題とはなりませんが、このようなケースは極めて稀です

• 多くの場合、特定の条件下で欠損が発生しており、これによりモデルが現実を正確に反映できなくなる可能性があります

具体例：

• 若年層は調査への回答率が低く、年齢層に偏りが生じる

• 医療データにおいて、重症患者のデータは欠損が少ないなど

欠損値への対処法

1. リストワイズ削除（完全ケース分析）

欠損値を含む行（レコード）を完全に削除する方法です。最も単純な方法ですが、慎重に検討する必要があります。

• 利点

  • 実装が非常に簡単

  • 直感的に理解しやすい

• 欠点

  • 使用可能なデータ量が減少

  • バイアスが発生するリスク

• 適用シーン

  • 欠損が極めて少ない（5%以下）

  • MCARが成り立つ場合

2. 平均値/中央値代入

欠損値を、その変数の平均値や中央値で置き換える方法です。

• 利点

  • 実装が容易

  • 計算コストが低い

• 欠点

  • データの分散が過小評価される

  • 変数間の関係性が失われる

• 適用シーン

  • 簡易的な予備分析

  • 欠損が少ない場合の初期検討

3. 回帰代入

他の変数を説明変数として使用し、回帰モデルで欠損値を予測する方法です。

• メリット

  • 変数間の関係性を維持できる

  • 理論的な裏付けがある

• デメリット

  • 不確実性が考慮されない

  • 線形関係のみを仮定

• 適用場面

  • 変数間に強い相関関係が存在する場合

  • 理論的な関係性が明確な場合

4. 多重代入法（Multiple Imputation）

統計的手法を用いて、複数の代入値を生成し、それらの結果を統合する方法です。

• メリット

  • 不確実性を適切に考慮

  • より正確な推定が可能

  • 統計的な正当性が高い

• デメリット

  • 計算コストが高い

  • 実装が複雑

  • 結果の解釈に専門知識が必要

• 適用場面

  • 重要度の高い本格的な分析

  • 高い精度が要求される場合

  • 十分な計算リソースがある場合

5. 決定木ベースの補完

Random Forestなどの決定木アルゴリズムを使用して欠損値を予測する方法です。

• メリット

  • 非線形の関係性も捉えられる

  • 変数間の複雑な交互作用を考慮可能

  • カテゴリ変数と数値変数を同時に扱える

• デメリット

  • モデルが複雑な場合、過学習のリスク

  • 計算コストが高い

  • 解釈が難しい場合がある

• 適用場面

  • 複雑な関係性を持つデータセット

  • 大規模なデータセット

  • 非線形性が強い場合

実践的なアプローチ方法

欠損値に適切に対応するためには、以下のステップを踏むことをお勧めします：

1. 欠損の状況把握

   • 欠損値の割合

   • 欠損パターンの分析

   • 欠損メカニズムの推測

2. 複数手法の比較検討

   • 異なる手法を試行

   • 結果の安定性を確認

   • 感度分析の実施

3. 文脈に応じた手法の選択

   • プロジェクトの重要度

   • 利用可能なリソース

   • 要求される精度

まとめ

欠損値の処理は、データ分析における重要な前処理ステップの一つです。単一の「正解」は存在せず、データの性質や分析の目的に応じて、適切な手法を選択する必要があります。特に重要な分析では、複数の手法を比較検討し、結果の頑健性を確認することをお勧めします。