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.
Las empresas de Software as a Service (SaaS) han ganado un enorme protagonismo en los últimos años, principalmente por lo novedoso de los productos [...]
Leer más »Las empresas son cada vez más conscientes de la importancia de analizar y gestionar adecuadamente la ingente cantidad de datos que almacenan día tra [...]
Leer más »Data Mining es un proceso de exploración y análisis de grandes cantidades de datos, con el objetivo de descubrir patrones, relaciones y tendencias q [...]
Leer más »Cada vez más empresas están aprovechando la información relevante que extraen de los datos que poseen y generan para mejorar sus procesos y descubr [...]
Leer más »
