Gestion des données manquantes
Techniques (par exemple, imputation, suppression, modélisation) pour combler les lacunes dans les ensembles de données afin de maintenir l'intégrité et l'équité des modèles.
Les données manquantes peuvent biaiser les modèles ou réduire la précision. La gouvernance couvre différentes stratégiesu0000a0: suppression (retirer les enregistrements incomplets), imputation (moyenne, médiane, basée sur un modèle) ou variables indicatrices explicites de valeurs manquantes. Chaque choix doit être documenté, son impact sur lu0019équité en aval doit être évalué, et les pipelines doivent être configurés pour traiter les valeurs manquantes de manière cohérente en production.
Un jeu de données de risque de crédit présente 15 % de valeurs de revenu manquantes. L’équipe compare l’imputation par la moyenne, l’imputation KNN et un modèle d’imputation prédictive. Elle choisit l’imputation KNN (RMSE le plus faible), ajoute une variable binaire « was_income_missing » et vérifie que l’imputation ne fausse pas les taux d’approbation pour les groupes défavorisés.
« Ce qui prenait auparavant des semaines de révisions manuelles et de travail sur les politiques est maintenant structuré et auditable dans Enzai en quelques minutes. C'est la première fois que la gouvernance de l'IA semble opérationnelle, et non théorique. »
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