ارائه یک روش جدید برای تخمین مقادیر گمشده در مجموعه داده

اغلب مجموعه داده های مربوط به داده کاوی و ماشین یادگیری دارای داده هایی با مقادیر Missing Values یا داده گمشده می باشند. چگونگی برخورد با داده گمشده و نیز ارائه راهکارهایی مبتنی بر تخمین مقدار مربوط به داده گمشده، منجر به بروز یک مسئله بسیار مهم در زمینه داده کاوی و ماشین یادگیری  شده است. در بین الگوریتم های داده کاوی، الگوریتم C4.5، به دلیل کارآیی، استفاده در کاربردهای مختلف داده کاوی و نیز توانایی در کار کردن و تخمین مقدار داده گمشده در مجموعه داده ها، به طور مکرر مورد استفاده قرار گرفته است. پژوهشگران و محققان روش ها و الگوهای متعددی جهت برخورد با مقادیر داده گمشده و تخمین مقدار آن در مجموعه داده های الگوریتم C4.5 ارائه داده اند که هر یک از روش ها به نحوی موجب افزایش دقت درخت تصمیم و در نتیجه تولید یک درخت تصمیم موثر و کاراتر شده است. لذا در مقاله حاضر ابتدا به بررسی و مرور روش ها و راهکارهای ارائه شده پیشین و سپس به ارائه روش پیشنهادی با عنوان روش جابجایی خصوصیت ها جهت تخمین مقادیر گمشده در مجموعه داده پرداخته خواهد شد و سپس در پایان به مقایسه و ارزیابی دقت حاصل شده روش پیشنهادی با روش های حذف و میانگین خواهیم پرداخت.