Scikit Learn: imputación y escalado de datos

Descripción

Desarrolla un notebook en Python que aplique preprocesamiento a un conjunto de datos simple, utilizando técnicas de imputación de valores faltantes y escalado, demostrando la importancia de preparar los datos antes del modelado.

Crea un archivo .ipynb que realice lo siguiente desde cero:

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Crea o simula un pequeño dataset (por ejemplo, mediante listas o arrays) que contenga al menos una columna numérica con valores faltantes y otra sin preprocesar. Ejemplo:

data = {
    'feature_num': [10, 15, np.nan, 20, 25, np.nan, 30],
    'feature_constante': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
}
df_original = pd.DataFrame(data)

Utiliza SimpleImputer del módulo sklearn.impute para completar los valores faltantes en la columna numérica, aplicando la estrategia de la media.
Aplica StandardScaler del módulo sklearn.preprocessing para escalar las características del dataset.
Muestra en pantalla el dataset original y el dataset preprocesado, destacando las transformaciones aplicadas.

Solución al ejercicio

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solution.js

JavaScript

1 function solveChallenge ( input ) {

2 // Algoritmo optimizado O(n log n)

3 const data = parseInput ( input );

4 const sorted = data . sort (( a , b ) => a - b );

6 // Aplicar técnica de dos punteros

7 let left = 0 , right = sorted . length - 1 ;

8 const result = [];

10 while ( left < right ) {

11 const sum = sorted [ left ] + sorted [ right ];

12 if ( sum === target ) {

13 result . push ([ sorted [ left ], sorted [ right ]]);

14 left ++; right --;

15 } else if ( sum < target ) {

16 left ++;

17 } else {

18 right --;

19 }

20 }

22 return result ;

23 }

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