[Lecturas] Imputando valores perdidos y descubriendo librerías de ML en R

Me ha entrado hoy al feed de noticias un par de posts cuya lectura es altamente recomendable:

El primero de ellos trata sobre la imputación de valores perdidos utilizando la librería MICE en R. Está escrito a modo de tutorial, mostrando un ejemplo completo de manera bastante detallada (incluyendo variables de distinta codificación). Dado que encontrar este tipo de situaciones, en los conjuntos de datos reales, es habitual, no está de más conocer esta alternativa para abordar el problema.

El segundo artículo, un tanto más extenso que el anterior, es una introducción a las librerías más populares que existen en R para resolver problemas de Machine Learning. Se nombran paquetes como MICE, rpart, PARTY, CARET, randomForest, nnet, e1071 o kernLab, de los cuales se comentan sus principales características y, para algunos, se comparten breves ejemplos.

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