A Method for Improving Imputation and Prediction Accuracy of Highly Seasonal Univariate Data with Large Periods of Missingness
Notice bibliographique
Résumé
Imputation of missing data in datasets with high seasonality plays an important role in data analysis and prediction. Failure to appropriately account for missing data may lead to erroneous findings, false conclusions, and inaccurate predictions. The essence of a good imputation method is its missingness-recovery-ability, i.e., the ability to deal with large periods of missing data in the dataset and the ability to extract the right characteristics (e.g., seasonality pattern) buried under the dataset to be analyzed. Univariate imputation is usually incapable of providing a reasonable imputation for a variable when periods of missing values are large. On the other hand, the default multivariate imputation approach cannot provide an accurate imputation for a variable when missing values of other correlated variables used for imputation occur at exactly the same time intervals. To deal with these drawbacks and to provide feasible imputations in such scenarios, we propose a novel method that converts a single variable into a multivariate form by exploiting the high seasonality and random missingness of this variable. After this conversion, multivariate imputation can then be applied. We then test the proposed method on an LTE spectrum dataset for imputing a single variable, such as the average cell throughput. We compare the performance of our proposed method with Kalman filtering and default method for multivariate imputation. The performance evaluation results clearly show that the proposed method significantly outperforms Kalman filtering and default method in terms of imputation and prediction accuracy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».