❓ Что делать, если в обучающем наборе для методов на основе соседей часть меток отсутствует или указана неполностью

Методы, основанные на ближайших соседях (например, k-NN), предполагают, что каждая обучающая точка имеет метку. Отсутствие меток усложняет обучение и прогнозирование, особенно если таких точек много.

📝 Варианты решений

1. Игнорировать объекты без меток
Можно обучаться только на размеченных примерах, но при этом теряется часть данных, что особенно критично при малом объёме обучающей выборки.

2. Использовать полубезнадзорные методы (semi-supervised)
Например, распространение меток (label propagation): метки итеративно «перетекают» от размеченных точек к близким неразмеченным, если они достаточно похожи.

3. Изучение структуры данных через неразмеченные точки
Даже если метки отсутствуют, сами объекты помогают определить геометрию признакового пространства и уточнить, кто кому «сосед».

📝 Подводные камни:

📝 Полубезнадзорные методы требуют решать, когда доверять сгенерированным меткам — легко получить ложные закономерности.
📝 Если метки отсутствуют не случайно (например, только у сложных или редких объектов), это может внести систематическую ошибку.
📝 Оценка качества модели затрудняется — стандартные метрики предполагают, что мы знаем истинные метки хотя бы на тесте.

📝 Вывод

Если часть меток отсутствует, не всегда стоит их игнорировать. Лучше использовать структуру данных через полубезнадзорные методы и явно учитывать, насколько случайна или предвзята сама пропуск меток.

Библиотека собеса по Data Science