Análisis de datos de covid-19: imputación y rendimiento de modelos de aprendizaje supervisado
Abstract:uno sin registros vacíos y otro con un 20% de datos faltantes por filas. La imputación se realiza mediante las técnicas de imputación por moda y bosque aleatorio en el conjunto con datos faltantes. La variable dependiente evaluada es la clasificación final de la enfermedad, confirmada o descartada por criterios laboratoriales. El modelo de Bosque Aleatorio destaca por su eficiencia superior en el conjunto de datos sin registros vacíos y muestra robustez ante la imputación de datos. Este estudio contribuye sign… Show more
Set email alert for when this publication receives citations?
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.