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pan:aprendizaje_automatico
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| * Elimination of spurious data (Noise): Si hay datos que se salgan mucho de la distribución de los datos de entrada se recomienda retirarlo para evitar comportamientos anómalos en el modelo. | * Elimination of spurious data (Noise): Si hay datos que se salgan mucho de la distribución de los datos de entrada se recomienda retirarlo para evitar comportamientos anómalos en el modelo. | ||
| * Data imputation: Si para un elemento se desconocen algunos datos, se recomienda establecer un valor al campo en cuestión, esto se puede hacer de muchas formas como calcular la media, etc... En ocasiones estos registros también pueden ser eliminados si hay datos suficientes. | * Data imputation: Si para un elemento se desconocen algunos datos, se recomienda establecer un valor al campo en cuestión, esto se puede hacer de muchas formas como calcular la media, etc... En ocasiones estos registros también pueden ser eliminados si hay datos suficientes. | ||
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pan/aprendizaje_automatico.1761147091.txt.gz · Última modificación: 2025/10/22 15:31 por thejuanvisu
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