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生じさせたり、精度を低下させたりする可能性があります。ガバナンスは、削除（不完全なレコードを除去）、補完（平均値、中央値、モデルベース）、または欠損インジケーター特徴量の明示的利用といった戦略を対象とします。各選択は文書化される必要があり、下流工程における公平性への影響を評価し、本番環境において欠損値を一貫して処理できるようパイプラインを構成しなければなりません。
ある信用リスクデータセットでは、収入値の15%が欠損しています。チームは、平均値補完、KNN補完、および予測補完モデルを比較しました。その結果、RMSEが最も低いKNN補完を採用し、"was_income_missing" というバイナリ特徴量を追加したうえで、補完処理が不利な立場にあるグループの承認率を歪めないことを検証しました。
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