Modelo de decisión para la validación de métodos de imputación mediante la utilización de algoritmos de minería de datos
Muchos de los conjuntos de datos (data sets) existentes u obtenidos en investigaciones científicas contienen valores faltantes (MVs: Missing Values) y anomalías (outliers) asociados a procedimientos de entrada manuales deficientes, mediciones incorrectas o errores en los instrumentos de...
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Formato: | Documento de conferencia |
Lenguaje: | Español |
Publicado: |
Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura
2021
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Acceso en línea: | http://repositorio.unne.edu.ar/handle/123456789/30357 |
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I48-R184-123456789-303572025-03-06T11:39:21Z Modelo de decisión para la validación de métodos de imputación mediante la utilización de algoritmos de minería de datos Primorac, Carlos Roberto Acosta, Julio César La Red Martínez, David Luis Valores faltantes Imputación Minería de datos Modelo de decisión Muchos de los conjuntos de datos (data sets) existentes u obtenidos en investigaciones científicas contienen valores faltantes (MVs: Missing Values) y anomalías (outliers) asociados a procedimientos de entrada manuales deficientes, mediciones incorrectas o errores en los instrumentos de medición. En minería de datos (DM: Data Mining) estas imperfecciones pueden afectar negativamente la calidad del proceso de aprendizaje supervisado o el rendimiento de algoritmos de agrupamiento de datos. La imputación es una técnica para reemplazar MVs con valores sustituidos. Pocos estudios informan una evaluación global de los métodos existentes con el fin de proporcionar directrices para hacer la elección metodológica más apropiada en la práctica. El propósito general de este trabajo es determinar un modelo de decisión que permita encontrar los métodos de imputación más adecuados para completar información faltante en un conjunto de datos mediante la utilización de algoritmos de DM. 2021-12-16T12:12:21Z 2021-12-16T12:12:21Z 2018-04-26 Documento de conferencia Primorac, Carlos Roberto, Acosta, Julio César y La Red Martínez, David Luis, 2018. Modelo de decisión para la validación de métodos de imputación mediante la utilización de algoritmos de minería de datos. En: XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación. Corrientes: Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura, p. 195-199. 978-987-3619-27-4 http://repositorio.unne.edu.ar/handle/123456789/30357 spa openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/ application/pdf p. 195-199 application/pdf Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura |
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manuales deficientes, mediciones incorrectas
o errores en los instrumentos de medición. En
minería de datos (DM: Data Mining) estas
imperfecciones pueden afectar negativamente
la calidad del proceso de aprendizaje
supervisado o el rendimiento de algoritmos de
agrupamiento de datos. La imputación es una
técnica para reemplazar MVs con valores
sustituidos. Pocos estudios informan una
evaluación global de los métodos existentes
con el fin de proporcionar directrices para
hacer la elección metodológica más apropiada
en la práctica. El propósito general de este
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