Агар даромади муштарӣ маълум набошад, чӣ бояд кард?

Агар муштарининг даромади маълум бўлмаса, вазифа ва мавжуд маълумотларга қараб, турли ёндашувлар қўлланиши мумкин:

• Эллипти қийматларни тўлдириш (Imputation): йўқ бўлган даромад қийматларини ўртача, медиана ёки ўхшаш хусусиятларга эга мижозлар гуруҳида энг кўп учрайдиган қиймат билан алмаштириш.
• Прецедент моделлардан фойдаланиш: маълум даромадлар бўйича машинани ўрганиш моделини тайёрлаб, йўқ бўлган қийматлар учун даромадни тахмин қилиш.
• Категорияли хусусиятлардан фойдаланиш: аниқ даромад ўрнига, даромад диапазонлари ёки категориялар (паст, ўрта, юқори)дан фойдаланиш, агар бундай маълумотлар мавжуд бўлса.
• Хусусиятни инобатга олмаслик: агар даромад модел учун муҳим бўлмаса, бу хусусиятни чиқариб ташлаш мумкин.
• Махсус қийматлардан фойдаланиш: масалан, йўқ бўлган қийматларни махсус қиймат (масалан, -1) билан тўлдириш, моделга маълумотнинг йўқлигини ҳисобга олиш имконини беради.

Йўналишни танлаш вазифа контекстига, маълумотлар ҳажмига ва даромаднинг натижага таъсирига боғлиқ. Шунингдек, имputationнинг модел сифатига қандай таъсир қилишини баҳолаш ва маълумотларда ёлғонликларни олдини олиш муҳимдир.