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 software de detección de fraude es una herramienta importante para proteger las empresas y los individuos de la actividad fraudulenta y minimizar [...]
Leer más »Existe consenso entre los directivos de las principales empresas del mundo acerca del impacto crucial que la Inteligencia Artificial (IA) en el sector [...]
Leer más »En un mercado sobresaturado de información como el actual, cada vez es más difícil retener a los usuarios. Para las empresas, la competencia es cad [...]
Leer más »La inteligencia artificial es cada vez más utilizada y aplicada en muchos sectores, y como no podía ser menos, ha entrado con fuerza en el sector de [...]
Leer más »
