【要約】材料データのクレンジング——手法より先に決める順番 [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
材料科学の実験データを扱うエンジニアは、欠損値処理において物理的な意味を無視した補完により、モデルの精度を損なうリスクに直面している。
- ・BDLを平均値やKNNで補完すると、本来低い値が「中程度の値」に変換される。
- ・これにより、真の値との相関が低下し、予測精度（RMSE）が悪化する。
- ・単位の不一致や、構造的ゼロと測定失敗の混同も、モデルの信頼性を損なう。
// Approach
著者は、手法の選定よりも先に、データの物理的意味に基づいた処理順序を定義すべきだと主張している。
- ・データの粒度とキーを確認し、単位や表記を統一する。
- ・空欄を「構造的ゼロ」「BDL」「測定失敗」などの型に分類する。
- ・BDLに対しては、値を埋めるのではなく「BDLフラグ」を付与して情報を保持する。
- ・重複や矛盾を欠損処理の前に確認し、データの整合性を担保する。
// Result
BDLを適切に扱った場合の、シミュレーションによる精度比較結果は以下の通りである。
- ・真値のRMSE（≈0.269）に対し、平均埋め（≈0.397）やKNN埋め（≈0.389）は精度が大幅に低下した。
- ・「値＋BDLフラグ」を用いた手法は、RMSE ≈0.278 となり、真値に近い精度を維持した。
- ・適切な型分けとフラグ管理により、データの物理的特性を壊さずに学習が可能となる。
Senior Engineer Insight
> 本記事は、ドメイン知識とデータ工学の融合を説いている。大規模な実験データパイプラインでは、Imputerの選定以前に、データの意味論的な型分けを標準化する仕組みが不可欠である。BDLのような物理的制約を無視した前処理は、モデルの信頼性を破壊する。データ入力段階で空欄の意味を定義する「契約」を徹底することが、運用コストを下げる鍵となる。