Sabías
que...
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Un error invisible en la validación es mantener la media intacta pero alterar la varianza. Al imputar nulos con la media de forma masiva, "inflas" artificialmente el centro de la distribución y reduces la desviación típica. Esto hace que tus modelos posteriores crean que los datos son mucho más predecibles de lo que son en realidad, provocando un ajuste falso (overfitting) que arruinará tus predicciones cuando lleguen datos nuevos. Validar no es solo ver que el número de filas cuadre, es asegurar que la "personalidad" estadística de tu dataset sigue siendo fiel a la realidad.
2.5 sabías que
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Un error invisible en la validación es mantener la media intacta pero alterar la varianza. Al imputar nulos con la media de forma masiva, "inflas" artificialmente el centro de la distribución y reduces la desviación típica. Esto hace que tus modelos posteriores crean que los datos son mucho más predecibles de lo que son en realidad, provocando un ajuste falso (overfitting) que arruinará tus predicciones cuando lleguen datos nuevos. Validar no es solo ver que el número de filas cuadre, es asegurar que la "personalidad" estadística de tu dataset sigue siendo fiel a la realidad.