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Imputación de datos faltantes en encuestas escolares: comparación entre Random Forest y Redes Neuronales Artificiales
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Material complementario disponible Texto / recurso RI ITBA
Imputación de datos faltantes en encuestas escolares: comparación entre Random Forest y Redes Neuronales Artificiales
Saguier, Malena · RI ITBA · 2025
El presente trabajo analiza y compara la precisión de dos algoritmos de aprendizaje automático supervisado -Random Forest y Redes Neuronales- en la imputación de datos faltantes en encuestas escolares. A partir de la ...
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Imputación de datos faltantes en encustas escolares: comparación entre random forest y redes neuronales artificiales
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Imputación de datos faltantes en encustas escolares: comparación entre random forest y redes neuronales artificiales
Sagier, Malena · RI ITBA · 2025
Póster presentado en la Escuela de Primavera en Deep Learning 2025 – Facultad de Ciencias Exactas y Naturales - UBA. "Los cuestionarios complementarios que responden los estudiantes en el marco de la Evaluación Nacio...
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