HÜLYA ÖZEN, CENGİZ BAL

Rasgele Orman Yönteminde Eksik Veri Probleminin İncelenmesi

Rasgele Orman, orijinal verilerin bootstrap örneklerinden oluşturulmuş pek çok karar ağacını bir araya getiren bir topluluk yöntemidir. Rasgele Orman, hem sınıflandırma hem de regresyon için kullanılır ve yüksek doğruluk oranı elde etme, genelleme hatası hesaplama, önemli değişkenleri ve aykırı değerleri belirleme, danışmanlı ve danışmansız öğrenmeyi gerçekleştirme ve yakınlık matrisine dayalı bir algoritma ile eksik gözlemlere değer atama gibi birçok avantaj sağlar. Bu çalışmada, Rasgele Orman’ın yakınlık matrisi temelli atama yöntemini, model kurulumundan önce kullanılan en yakın komşu ile değer atama yöntemiyle karşılaştırmayı amaçladık. Bu nedenle, farklı eksik değer yüzdeleri, komşuluk sayısı ve tahminci değişkenler arasındaki korelasyon yapıları dahil olmak üzere çeşitli senaryolar altında bir sınıflandırma problemi için simülasyon çalışması yapılmıştır. Sonuçlar, yüksek korelasyonlu yapılar için yakınlık matrisi tabanlı atama yönteminin kullanılması gerektiğini, orta ve düşük korelasyonlu yapılar için ise en yakın komşu ile değer atama yönteminin tercih edilmesi gerektiğini göstermektedir.

Anahtar Kelimeler:

knn Atama Yöntemi, Eksik Değer, Yakınlık Matrisi, Random Forests

A Study on Missing Data Problem in Random Forest

Random Forest is an ensemble method that combines many trees constructed from bootstrap samples of the original data. Random Forest is used for both classification and regression and provides many advantages such as having a high accuracy, calculating a generalization error, determining the important variables and outliers, performing supervised and unsupervised learning and imputing missing values with an algorithm based on proximity matrix. In this study, we aimed to compare the proximity based imputation method of Random Forest with k nearest neighbor imputation prior to fitting. Therefore, simulation studies were performed for a classification problem under various scenarios including different percentage of missing values, number of neighbors and correlation structures between predictor variables. The results showed that for highly correlated structures proximity matrix based imputation method should be used meanwhile k nearest neighbor imputation method should be preferred for low and medium correlated structures.

Keywords:

knn imputation method, Missing value, proximity matrix, Random Forests,

PDF

___

Breiman L. Random forests. Mach Learn. 2001;45(1):5-32.
Cutler A, Cutler D, Stevens J, Zhang C, Ma Y. Ensemble Machine Learning: Methods and Applications. Springer Science+ Business Media, LLC; 2012.
Qi Y. Random forest for bioinformatics. Ensemble machine learning: Springer; 2012. p. 307-23.
Moorthy K, Mohamad MS, Deris S, editors. Multiclass Prediction for Cancer Microarray Data Using Various Variables Range Selection Based on Random Forest. Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining; 2013: Springer.
Wu X, Wu Z, Li K, editors. Classification and identification of differential gene expression for microarray data: improvement of the random forest method. 2008 2nd International Conference on Bioinformatics and Biomedical Engineering; 2008: IEEE.
Cutler DR, Edwards TC, Beard KH, Cutler A, Hess KT, Gibson J, et al. Random forests for classification in ecology. Ecology. 2007;88(11):2783-92.
Pantanowitz A, Marwala T. Evaluating the Impact of Missing Data Imputation through the use of the Random Forest Algorithm. arXiv preprint arXiv:08122412. 2008.
Soley-Bori M. Dealing with missing data: Key assumptions and methods for applied analysis. Boston University. 2013.
Takahashi M, Ito T. Multiple Imputation of Turnover in EDINET Data: Toward the Improvement of Imputation for the Economic Census. Work Session on Statistical Data Editing, UNECE. 2012:24-6.
Scheel I, Aldrin M, Glad IK, Sorum R, Lyng H, Frigessi A. The influence of missing value imputation on detection of differentially expressed genes from microarray data. Bioinformatics. 2005;21(23):4272-9.
Troyanskaya O, Cantor M, Sherlock G, Brown P, Hastie T, Tibshirani R, et al. Missing value estimation methods for DNA microarrays. Bioinformatics. 2001;17(6):520-5.
Rieger A, Hothorn T, Strobl C. Random forests with missing values in the covariates. 2010.
Breiman L, Cutler A. RFtools—for predicting and understanding data. Berkeley, CA, USA, Tech Rep. 2004.
Acuna E, Rodriguez C. The treatment of missing values and its effect on classifier accuracy. Classification, clustering, and data mining applications: Springer; 2004. p. 639-47.
Lee M-LT. Analysis of microarray gene expression data: Springer Science & Business Media; 2007.
Ouyang M, Welsh WJ, Georgopoulos P. Gaussian mixture clustering and imputation of microarray data. Bioinformatics. 2004;20(6):917-23.