Imputação avançada

Em muitos conjuntos de dados do mundo real, há muitos dados ausentes ou corrompidos. Em vários casos, simplesmente descartar as partes ruins do conjunto de dados é inútil e desperdiçador. Você pode usar imputação para preencher valores ausentes ou vazios com substitutos razoáveis, como um valor constante ou a média de recursos semelhantes, para deixar os dados ausentes o mais próximos possível dos dados reais. Uma técnica mais avançada e precisa é usar Machine Learning para prever os melhores valores a preencher.