Imputación por interpolación: se estiman los valores perdidos interpolando (uniendo de manera lineal, polinomial, etc.) el último valor válido antes del valor perdido y el primer valor válido después del valor perdido.
Problemática de valores faltantes
El problema de trabajar con valores faltantes
Proceso de análisis y limpieza de datos
Visualizar y eliminar valores faltantes
Implicaciones de los distintos tipos de valores faltantes
Amplía tu conjunto de herramientas para explorar valores faltantes
Tratamiento de variables categóricas para imputación: codificación ordinal
Tratamiento de variables categóricas para imputación: one-hot encoding
Métodos de imputación de valores faltantes
Imputación basada en el donante
Imputación por media, mediana y moda
Imputación por llenado hacia atrás y hacia adelante
Imputación por interpolación
Imputación por KNN
Imputación por KNN en Python
Imputación basada en modelos
Introducción a la imputación basada en modelos
Imputaciones Múltiples por Ecuaciones Encadenadas (MICE)
Conclusión
Transformación inversa de los datos
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Imputación por interpolación: se estiman los valores perdidos interpolando (uniendo de manera lineal, polinomial, etc.) el último valor válido antes del valor perdido y el primer valor válido después del valor perdido.
El objetivo de la imputacion basada en modelos es encontrar un modelo predictivo para cada variable objetivo en el conjunto de datos que contiene valores faltantes
La imputación por donante es un método utilizado en la estadística para rellenar valores perdidos en un conjunto de datos. Consiste en buscar un “donante” o conjunto de datos similares y utilizar sus valores para rellenar los valores perdidos.
Por otro lado, un modelo es una representación matemática o computacional de un sistema o proceso. En estadística y machine learning, los modelos se utilizan para representar y predecir patrones en los datos.
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