Datos faltantes: no puedes simplemente eliminarlos: complétalos sabiamente

A los datos reales siempre les faltan valores. El cliente no ingresó la edad. El sensor falló. Se perdió una transacción. Eliminar filas con valores faltantes desperdicia datos e introduce un sesgo sistemático. Rellenar con cero le da al modelo información falsa. La estrategia correcta depende de una pregunta: ¿por qué faltan datos?

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