Descripción: El ‘Relleno de Huecos’ es un proceso fundamental en el preprocesamiento de datos que se utiliza para abordar la problemática de los valores faltantes en un conjunto de datos. Este fenómeno es común en diversas áreas, como la investigación científica, la analítica de datos y el aprendizaje automático, donde la ausencia de información puede comprometer la calidad y la precisión de los análisis. El objetivo del relleno de huecos es sustituir estos valores ausentes por estimaciones que permitan mantener la integridad del conjunto de datos. Existen diversas técnicas para llevar a cabo este proceso, que van desde métodos simples, como la imputación por la media o la mediana, hasta enfoques más complejos, como la imputación múltiple o el uso de algoritmos de aprendizaje automático. La elección del método adecuado depende del tipo de datos, la cantidad de valores faltantes y el contexto del análisis. El relleno de huecos no solo mejora la calidad de los datos, sino que también permite realizar análisis más robustos y precisos, facilitando la toma de decisiones informadas en diversas aplicaciones. En resumen, el relleno de huecos es una técnica esencial en el preprocesamiento de datos que busca optimizar la calidad de los conjuntos de datos al abordar la problemática de los valores faltantes.
