Avaliação de diferentes técnicas de agrupamento no contexto da Imputação em Cascata
Resumo
É comum que bases de dados apresentem valores ausentes, o que pode demandar a aplicação de técnicas de imputação. Neste artigo, propomos uma variação da abordagem de imputação em cascata, adequada para tratar valores ausentes em múltiplas colunas, em que valores imputados em um atributo são reintegrados à base de dados antes da imputação, e utilizados para a complementação do próximo atributo. Os resultados revelam que a variação dos algoritmos de agrupamento não impacta na qualidade do dado imputado. Entretanto, há ganhos quando comparado à imputação por média.
Palavras-chave:
Imputação em Cascata, Data-Centric Artificial Intelligence, Pré-Processamento
Referências
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Publicado
14/10/2024
Como Citar
TAVARES, Tarsila; BELLOZE, Kele; GOLDSCHMIDT, Ronaldo; SOARES, Jorge.
Avaliação de diferentes técnicas de agrupamento no contexto da Imputação em Cascata. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE BANCO DE DADOS (SBBD), 39. , 2024, Florianópolis/SC.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2024
.
p. 687-693.
ISSN 2763-8979.
DOI: https://doi.org/10.5753/sbbd.2024.242401.
