Imputación de Datos

Es una técnica utilizada para tratar valores faltantes en conjuntos de datos, asegurando un análisis más completo y preciso.

Consiste en reemplazar los datos ausentes con estimaciones basadas en la información disponible, como promedios, medianas, valores más frecuentes o algoritmos más avanzados.

En el ámbito de machine learning, ayuda a preservar la estructura y las relaciones en los datos, optimizando el rendimiento de los modelos predictivos.

Se implementa mediante enfoques simples o metodologías avanzadas, como imputación por vecinos cercanos, regresión o técnicas basadas en aprendizaje profundo.

Es fundamental en la preprocesamiento de datos, ya que los valores faltantes pueden causar sesgos y afectar la calidad del modelo.