EDUCACIÓN
TITULO DEL TRABAJO
O KNN E O DESAFIO DO TITANIC: UMA ABORDAGEM INTRODUTÓRIA DA CIÊNCIA DE DADOS
AUTORES
Antonio Carlos da Silva Júnior, Isaque David Pereira de Almeida and Marcos dos Santos
INSTITUCIÓN
Universidade Federal do Paraná – Marinha do Brasil – Instituto Militar de Eugenharia
Presentación:
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6 COMENTARIOS
Buen día! Bienvenidos a la sesión de Educación.
Agradecemos a los autores su participación e invitamos a todos a iniciar el debate.
Antonio, Isaque y Marcos, la imputación de datos faltantes es un tema común para quienes trabajamos con bases de datos y el trabajo aporta información de interés. Muy claro el trabajo.
Quiero consultarles en relación al hecho de que el modelo no ajustó correctamente para la variable “Fare” y que pudieron resolverlo empleando información de las otras variables. ¿Qué recomendaciones realizan a los estudiantes sobre los pasos a seguir en casos en los que el modelo no ajuste correctamente? ¿Presentan en sus clases este tipo de situaciones?
En el caso en cuestión, si bien la métrica de evaluación no fue tan buena como las demás, observamos consistencia en el valor artificial que le atribuía el modelo. Y como estas eran solo dos observaciones, se decidió mantener el enfoque. En otros casos, recomendaría utilizar otra técnica, como el algoritmo Mice.
Aproximándose el cierre de la sesión, lamentamos no haber tenido respuesta de los autores.
Felicitaciones por el trabajo, muy interesante experiencia, gracias por compartirla!!!
Quisiera hacerles una pregunta, ¿por qué decidieron trabajar con R y no con Python?
Elegimos trabajar con R simplemente porque los autores están más familiarizados con la herramienta. Sin embargo, el trabajo podría haberse realizado en Python sin ningún problema.