[PYTHON]: Missing Value Treatment with continuos Target (MTC)

• Creado, por: Franco A. Mansilla Ibañez, Chile.

• website: https://www.francomansilla.com

versión 1.0- 09/2022

Descripción:

1. Este código permite hacer missing value en función a la variable target, si es que tu proposito es realizar un modelo con forma supervisada.
2. Utiliza una regresión simple entre la variable target (y) y variable a imputar (x).
3. Para mayor detalles e información visitar el blog medium: "Regresión: Método para tratamiento de Missing Value"

Instalación:

Nota 1: Es código que se puede utilizar en la misma interfaz usuario. Nota 2: Descargar [BBDD] y [.ipynb] para ver los ejemplos.

Syntax

En Python copiar el código, señalar:

• umbral_unique: Señalar el umbral de valores unicos para considerarlo como categorica o categorica de caracter continuo.
• umbral_nan: Señalar el umbral de missing value para considerarlo en la imputación.
• variable_y: Señalar la variable target para aplicar la imputación.
• variable_x: Señalar la(s) variable(s) para imputar.
• muestra: Señalar la muestra en la que se define muestras TRAIN y TEST.