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.
El Procesamiento del Lenguaje Natural o NLP analiza cómo las máquinas entienden, interpretan y procesan el lenguaje humano.
Leer más »La Inteligencia Artificial está transformando la forma en la cual las empresas se relacionan con sus clientes, cómo se gestiona el trabajo, el talen [...]
Leer más »El mercado del Big Data está en plena expansión. Aunque la necesidad de transformar datos en información para la toma de decisiones no es nueva, la [...]
Leer más »Lograr las metas empresariales y hacer un seguimiento del éxito es un aspecto importante para mejorar en cualquier negocio. En ventas, medir el progr [...]
Leer más »
