第五章 結論與建議
第三節 研究限制與後續研究方向
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為了貼近現實世界中的應用，我們實驗了許多資料遺失的情境，並且根據 不同的情境歸納結果，找出適用的填值策略，期望未來企業界在建立預測模 型，或是欲將新的一筆資料進行歸類時，可以用較少的經費，以最有效率的取 得重要的遺失資訊，減少預測未來的偏誤。
第三節 研究限制與後續研究方向 5.3.1 研究限制
1. 並未取得數據的相關成本資訊
本研究的實驗數據主要自 UCI Machine Learning 網站蒐集，但由於數 據蒐集的緣故，本研究並沒有將成本因素列入考量，因此當使用 I
Sampling 方式選定屬性值填補時，很有可能選擇到的關建屬性值的取得成 本較高。
2. 較少嘗試資料量較大的數據
受限於實驗的時間，我們並未嘗試資料量較大的數據，因此無法試驗 與比較本研究所提出的 I Sampling 是否合適於更大的資料量。
5.3.2 未來研究建議
1.
納入資訊取得成本一同考量未來若在進行相關研究時，可以考量尋找具有成本資訊的相關數據，
將遺失值的成本資訊與重要性一同評估，也許可以透過給予權重或是或是 其他的評估方式，找出更有效率、更貼近現實情境的填值策略。
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2.
將 Error Sampling 的想法納入 I Sampling 中考量到填值策略的效率，假設現在的填值經費只夠填補 22 個數據，但 從 I Sampling 方式所選擇的關建屬性有 40 個遺失值，除了從 40 個遺失值 中隨機選擇填補外，或許未來可以將 Error Sampling 的想法與 I Sampling 的想法結合，從這 40 個數據中先填補被分類錯誤的數據(Error Sampling 的 概念)。
3.
改善程式運作以更大規模的數據融入 I Sampling 的想法進行實驗，將可以更精準的 找到合適的遺失值填補方式。
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