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Se estudia el efecto de los valores perdidos en la clasificación de datos. Se presenta un análisis comparativo de la precisión de la clasificación de datos en distintos escenarios. En el estudio se consideran varias técnicas de búsqueda para la selección de características y se aplican para preprocesar el conjunto de datos. Se comparan cuantitativamente las prestaciones predictivas de los clasificadores más conocidos. El conjunto de datos se extrae de un contexto de detección-decisión de cáncer de mama disponible en el repositorio de aprendizaje automático de la UCI. Tras analizar los resultados experimentales, el trabajo establece el concepto general de mejora de la precisión de la clasificación mediante la sustitución de valores perdidos.
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