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title: "欠損値補完"
url: https://docs.catalyst.zoho.com/ja/quickml/help/operations-in-quickml/imputers/
description: "QuickMLは、Catalyst開発プラットフォームにおける完全ノーコードの機械学習パイプラインビルダーサービスであり、エンドツーエンドのソリューションを備えた機械学習パイプラインを作成できます。"
last_updated: 2026-03-05T06:13:24Z
service: QuickML
type: general
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# 欠損値補完
欠損値補完は、データセット内の欠損データを代替値で置き換えることにより、データセットのデータ/情報の大部分を保持するために使用される技術です。

1. ### KNN欠損値補完
    この補完は、k近傍法を利用して、データセット内の欠損値をトレーニングセットで見つかったパラメータ`n_neighbors`の最近傍の平均値で置き換えます。デフォルトでは、`n_neigbours`パラメータは5に設定され、k近傍を見つけるためにユークリッド距離メトリックが使用されます。
2. ### MissForest欠損値補完
    最初に平均値/最頻値を使用してすべての欠損データを補完します。その後、欠損値を含む各変数について、観測された部分でランダムフォレストモデルをトレーニングし、欠損部分を予測します。
3. ### 平均値補完
    平均値補完は、データセット全体のその特徴量の平均値でnull値を置き換えます。
4. ### 中央値補完
    中央値補完は、データセット全体のその特徴量の中央値でnull値を置き換えます。
5. ### 最頻値補完
    最頻値補完は、データセット全体のその特徴量の最頻値でnull値を置き換えます。
6. ### Group-By補完
    Group-by補完は、null値を置き換えるために以下の3つの入力を受け取ります。
    * **補完対象カラム**: null値を含み、置き換えが必要なカラムです。
    * **Group-Byカラム**: null値を置き換えるための値を計算する際にグループ化するカラムです。
    * **集約関数**: 使用する平均値、中央値、最小値、最大値などの集約関数です。

    上記の入力を使用して、Group-By補完はGroup-Byカラムをグループ化して必要な集約値を求め、データセット内のnull値をそれらの集約値で埋めます。