هو مسح صفوف كثير بسيب ان فيه بيانات مفقود مش ده ممكن يسبيب تحيزه اثناء تدريب النموذح وكمان مش ممكن ياثير علي تحليل البيانات دي ؟

نعم، حذف الصفوف التي تحتوي على بيانات مفقودة (Missing Data) قد يؤدي إلى تحيز (Bias) أثناء تدريب النموذج، كما يمكن أن يؤثر على تحليل البيانات بطرق مختلفة. إليك التفاصيل:

1. تأثير حذف الصفوف على تحيز النموذج
عند حذف عدد كبير من الصفوف، قد تصبح العينة المستخدمة في التدريب غير ممثلة بشكل جيد للبيانات الأصلية.
إذا كانت البيانات المفقودة غير موزعة عشوائيًا (أي أن هناك نمط معين لفقدانها)، فقد يؤدي الحذف إلى تحيز في التنبؤات، مما يجعل النموذج غير قادر على التعميم على البيانات الحقيقية.

2. تأثير حذف الصفوف على تحليل البيانات
يمكن أن يؤدي حذف البيانات إلى تقليل حجم العينة، مما يجعل الإحصائيات المستخرجة أقل دقة وأقل تمثيلًا للبيانات الأصلية.
قد تفقد بعض العلاقات المهمة بين المتغيرات، مما قد يؤدي إلى استنتاجات خاطئة أثناء تحليل البيانات.

3. متى يكون الحذف خيارًا مناسبًا؟

• إذا كانت نسبة البيانات المفقودة صغيرة جدًا (أقل من 5%)، فقد لا يكون للحذف تأثير كبير.
• إذا كانت القيم المفقودة موزعة بشكل عشوائي ، فقد يكون الحذف آمنًا نسبيًا.

4. ما البدائل الأفضل للحذف؟
إذا كان لديك عدد كبير من القيم المفقودة، يمكنك تجربة أحد الحلول التالية بدلًا من الحذف:

• تعويض القيم المفقودة
  استخدام المتوسط أو الوسيط:
  استخدام النماذج لتوقع القيم المفقودة:
  يمكن استخدام خوارزميات مثل KNNImputer أو Random Forest Regressor لملء القيم المفقودة.

اقتباس

الخلاصة

الحذف العشوائي للصفوف قد يسبب تحيزًا في النموذج ويؤثر على دقة التحليل.
من الأفضل استخدام طرق تعويض القيم المفقودة مثل التعبئة بالمتوسط أو النماذج التنبؤية لتجنب فقدان المعلومات.

الف شكراا جدا لحضرتك 

جزاك الله كل خير