Preparación de los datos para un análisis eficaz con IA

Eliminación de valores faltantes

Descartar registros con datos faltantes o reemplazarlos de manera apropiada.

Normalización de variables

Ajustar las variables a una escala común para evitar sesgos debido a las diferencias de magnitud.

Codificación de variables categóricas

Convertir variables categóricas en representaciones numéricas para su procesamiento por algoritmos de IA generativa.

Remuestreo de datos desequilibrados

Equilibrar las clases minoritarias o sobre-muestrear las clases minoritarias para evitar sesgos en el análisis.

División de datos en conjuntos de entrenamiento y prueba

Separar los datos en un conjunto de entrenamiento para el modelado y un conjunto de prueba para evaluar el rendimiento de la IA generativa.

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