Apoiando o processo de imputação com técnicas de aprendizado de máquina - de Souza, Rodrigo Tavares; Ribeiro, Rafael Castaneda; Ferlin, Claudia; Goldschmidt, Ronaldo Ribeiro; Carvalho, Luis Alfredo V.; Soares, Jorge de Abreu (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2018: Anais do XXXIII Simpósio Brasileiro de Banco de Dados, 2018)
A tarefa de imputação de dados é um importante desafio enfrentado pelos cientistas de dados. Nesse contexto, torna-se imperativo dispor-se de técnicas de imputação que melhorem a qualidade do dado preenchido. Valer-se tanto de técnicas de aprendizado de máquina quanto de variações do processo clássico de imputação pode tornar possível a melhora da qualidade dos dados imputados. Assim, este artigo tem por propósito avaliar o impacto da utilização do algoritmo dos k-vizinhos mais próximos frente ao uso da média no processo de imputação global bem como explorar o uso da técnica de imputação hot-deck com o algoritmo de agrupamento k-Means e a imputação com k-NN. Os resultados revelam interessante redução da margem de erro obtida na simulação em três bases de dados com diferentes características.