การแทนที่ข้อมูลสูญหายด้วยวิธีการเชิงพันธุกรรมและการถดถอยเชิงเส้นพหุคูณ เพื่อปรับปรุงความแม่นยำของแบบจำลองทำนายข้อมูล

การทำเหมืองข้อมูลเป็นเป็นเทคนิคที่ใช้สำหรับพยากรหรือสกัดข้อมูลบางอย่างจากข้อมูลขนาดใหญ่ แต่ปัญหาหนึ่งที่มักพบในการทำเหมืองข้อมูลคือ การสูญหายของข้อมูล (Missing Values) และวิธีที่นิยมใช้ในจัดการกับปัญหาดังกล่าวมีอยู่ 2 วิธีคือ การลบข้อมูลที่สูญหาย (Ignoring) และการแทนที่ข้อมูลที่สูญหาย (Imputation) อย่างไรก็ตามวิธีการตัดข้อมูลที่สูญหายออกอาจลดประสิทธิภาพในการทำนายของการทำเหมืองข้อมูล เนื่องจากข้อมูลที่ถูกตัดออกเป็นข้อมูลสำคัญ เราจึงนำเสนอวิธีการแทนที่ข้อมูลในแก้ไขปัญหาด้วยการปรับปรุง อัลกอริทึมการค้นหาเพื่อนบ้านใกล้สุด k ตัว (K-Nearest Neighbors Algorithm) ด้วยการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นตรง (Linear Regression) และการเลือกเสียงส่วนใหญ่ (Majority) โดยจะทำการเปรียบเทียบกับอัลกอริทึมอื่น ได้แก่ ขั้นตอนวิธีการค้นหาเพื่อนบ้านใกล้สุด k ตัวแบบดั้งเดิม และ ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม (Genetic Algorithm)