MetodologÃ­a De EvaluaciÃ³n Del DesempeÃ±o De MÃ©todos De ImputaciÃ³n Mediante Una MÃ©trica Tradicional Complementada Con Un Nuevo Indicador
Authors: Primorac Carlos Roberto , MartÃ­nez David LuÃ­s La Red , Giovannini Mirta Eve 
Published: July 2020

Los valores faltantes (MV: Missing Values), valores no observados en el conjunto de datos (dataset), constituyen un obstÃ¡culo comÃºn que enfrentan investigadores en contextos del mundo real. Las tÃ©cnicas de imputaciÃ³n de datos permiten estimarlos utilizando diferentes algoritmos, mediante los cuales se puede imputar una caracterÃ­stica importante para una instancia en particular. La mayorÃ­a de los artÃ­culos publicados en este campo tratan sobre nuevos mÃ©todos de imputaciÃ³n, sin embargo, pocos estudios abordan la evaluaciÃ³n de los mÃ©todos existentes con el objeto de aportar pautas mÃ¡s adecuadas para la imputaciÃ³n de datos. El objetivo de este trabajo es mostrar una metodologÃ­a de evaluaciÃ³n del desempeÃ±o de mÃ©todos de imputaciÃ³n mediante una mÃ©trica tradicional complementada con un nuevo indicador, basado en el promedio normalizado de la raÃ­z cuadrada del error cuadrÃ¡tico medio (RMSE: Root Mean Squared Error). A partir de un conjunto de datos completo, se generaron 63 conjuntos de datos con MV. Estos fueron imputados mediante los mÃ©todos de imputaciÃ³n por medias, k-NN, k-Means y hot-deck. El desempeÃ±o de los mÃ©todos de imputaciÃ³n fue evaluado utilizando la mÃ©trica tradicional complementada con un nuevo indicador propuesto. Los resultados muestran que el error para el mÃ©todo de imputaciÃ³n k-Means es el mÃ¡s bajo considerando la totalidad de conjuntos de datos. El entorno de trabajo desarrollado para realizar los experimentos de amputaciÃ³n y posterior imputaciÃ³n resultÃ³ apropiado y permite la incorporaciÃ³n a futuro de otros mecanismos de amputaciÃ³n y otros mÃ©todos de imputaciÃ³n, siendo parte esencial de la metodologÃ­a propuesta.
Missing Values (MV), values not observed in the dataset, constitute a common obstacle faced by researchers in real-world contexts. Data imputation techniques allow estimating them using different algorithms, through which an important characteristic can be imputed to a particular instance. Most of the articles published in this field deal with new imputation methods, however, few studies address the evaluation of existing methods in order to provide more appropriate guidelines for imputation of data. The objective of this work is to show a methodology for evaluating the performance of imputation methods using a traditional metric complemented with a new indicator, based on the normalized average of the Root Mean Squared Error (RMSE). From a complete data set, 63 data sets were generated with MV. These were imputed using the methods of imputation by means, k-NN, k-Means and hot-deck. The performance of the imputation methods was evaluated using the traditional metric complemented with a new proposed indicator. The results show that the error for the k-Means imputation method is the lowest considering all data sets. The work environment developed to perform the amputation and subsequent imputation experiments was appropriate and allows the incorporation of other amputation mechanisms and other imputation methods in the future, being an essential part of the proposed methodology.