Imputación de datos con redes neuronales
El presente trabajo tiene por objeto la aplicación de Redes Neuronales Artificiales (RNA) como métodos de imputación, para ser utilizados sobre una base de datos real. Donde se simulo perdida de datos en distintos porcentajes, aplicando la técnica MCR (Missing completely at random). Estos datos fal...
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| Autores principales: | , , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2009
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/19739 |
| Aporte de: |
| Sumario: | El presente trabajo tiene por objeto la aplicación de Redes Neuronales Artificiales (RNA) como métodos de imputación, para ser utilizados sobre una base de datos real.
Donde se simulo perdida de datos en distintos porcentajes, aplicando la técnica MCR (Missing completely at random). Estos datos faltantes o perdidos se completan mediante la aplicación de distintos modelos y en distintas situaciones, con el propósito de valorar el comportamiento de los mismos a través de distintos parámetros de eficiencias como MAE, MSE, y Regresión, se pretende determinar si RNA brinda una herramienta adecuada para la imputación en este caso en particular aplicados a datos de Censos Ganaderos. |
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