Los valores vacíos, también conocidos como valores nulos o valores faltantes, son aquellos que no tienen un valor definido en un conjunto de datos. Los valores vacíos pueden surgir por varias razones, como la falta de información, la eliminación de datos o la corrupción de datos.
En el aprendizaje automático, los valores vacíos pueden ser un problema importante porque muchos algoritmos de aprendizaje automático no pueden manejar valores vacíos. La presencia de valores vacíos puede causar errores en el análisis y la predicción de datos. Además, la eliminación de registros que contienen valores vacíos puede reducir significativamente el tamaño del conjunto de datos y afectar el rendimiento del modelo.
Existen diferentes técnicas para manejar valores vacíos en el aprendizaje automático, como la eliminación de registros con valores vacíos, la imputación de valores, la asignación de valores predeterminados y el modelado de los valores vacíos como una característica separada. La elección de la técnica adecuada dependerá del problema específico y de la cantidad y distribución de los valores vacíos en el conjunto de datos.
Normalmente, el Aprendizaje Automático se utiliza para resolver problemas comerciales en diversos sectores y áreas donde se aplican diferentes algor [...]
Leer más »La moda que viene de USA y obligará a incorporar la IA en el proceso Seguramente hace poco tiempo que hemos empezado a escuchar un nuevo concepto en [...]
Leer más »Para saber cómo funciona la tecnología semántica, lo primero que debes saber es que se encarga de ayudar a los sistemas de inteligencia artificial [...]
Leer más »Los métodos de clustering, o agrupamiento, son una pieza fundamental en el proceso de análisis de los datos, pues permiten una segmentación automá [...]
Leer más »
