欠損データの処理
データセットの欠損を解決し、モデルの整合性と公平性を維持するための手法（例：補完、削除、モデリング）。
欠損はモデルにバイアスを与える可能性があるか、精度を低下させる可能性があります。ガバナンスには以下の戦略が含まれます：削除（不完全なレコードの削除）、補完（平均値、中央値、モデルベース）、または明示的な欠損インジケータ機能。各選択肢は文書化され、下流の公正性への影響が評価され、本番環境で欠損値を一貫して処理するようパイプラインが設定される必要があります。
信用リスクデータセットには15％の欠損した収入値があります。チームは、平均補完法、KNN補完法、および予測補完モデルを比較します。彼らはKNN補完法（最小RMSE）を選択し、「was_income_missing」というバイナリ機能を追加し、不利なグループに対して承認率が偏らないことを検証します。
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