Descripción: La imputación de valores faltantes es el proceso de reemplazar datos faltantes con valores sustitutos, lo cual es crucial en el preprocesamiento de datos. Este proceso busca mantener la integridad del conjunto de datos y evitar que la ausencia de información afecte negativamente el análisis y la modelización. Los valores faltantes pueden surgir por diversas razones, como errores en la recolección de datos, problemas técnicos o simplemente porque ciertos datos no están disponibles. La imputación permite que los analistas y científicos de datos trabajen con conjuntos de datos completos, facilitando la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático y técnicas estadísticas que requieren datos completos para funcionar correctamente. Existen diferentes métodos de imputación, que van desde técnicas simples, como la imputación por la media o la mediana, hasta métodos más complejos, como la imputación múltiple o el uso de algoritmos de aprendizaje automático para predecir los valores faltantes. La elección del método de imputación adecuado depende del tipo de datos, la cantidad de valores faltantes y el contexto del análisis. En resumen, la imputación de valores faltantes es una técnica esencial en el preprocesamiento de datos que ayuda a mejorar la calidad y la utilidad de los conjuntos de datos en diversas aplicaciones.
