Máquinas de vectores de soporte para la imputación de datos

Resumen

La gran cantidad de datos que se procesa en la actualidad no está exenta de errores, por ello es de gran interés disponer de mecanismos automáticos que ayuden a corregir dichos errores. En este trabajo se propone construir modelos de imputación de datos basados en Máquinas de Vectores de Soporte (SVM). Las SVM se utilizan como modelos alternativos de computación y han mostrado un gran rendimiento en variedad de problemas. Se propone investigar el comportamiento de varios modelos de SVM considerando errores de no respuesta, para llevar a cabo la imputación de esos valores perdidos. De esta forma se pretende extraer conclusiones de gran interés que permitan caracterizar de manera eficiente el comportamiento de estas herramientas de Inteligencia Artificial en este tipo de problemas, comparándolas con tres métodos clásicos de imputación: imputación por la media/moda, regresión y hot-deck.