Descripción: Un imputador es un transformador que se utiliza en el preprocesamiento de datos para llenar los valores faltantes en un conjunto de datos. La presencia de datos incompletos es un problema común en el análisis de datos, ya que puede afectar la calidad de los resultados y la precisión de los modelos predictivos. Los imputadores permiten abordar esta cuestión al ofrecer diversas estrategias para reemplazar los valores ausentes, como la imputación por la media, la mediana, la moda o mediante técnicas más avanzadas como la regresión o el uso de algoritmos de aprendizaje automático. La elección del método de imputación depende del tipo de datos y del contexto del análisis. Un imputador eficaz no solo mejora la integridad del conjunto de datos, sino que también ayuda a mantener la variabilidad y la estructura subyacente de los datos originales. En resumen, los imputadores son herramientas esenciales en el preprocesamiento de datos, ya que permiten a los analistas y científicos de datos trabajar con conjuntos de datos más completos y representativos, facilitando así la obtención de conclusiones más precisas y confiables.
