Hola,

Quería preguntar si alguien conoce alguna referencia que pueda ayudarme a
entender cuál es la mejor forma de lidiar con valores faltantes para aplicar
svm en datos de microarrays. Estoy pensando que una buena solución es
eliminar la variable en la que exista un valor faltante de la matriz de
datos. En el paquete e1070 de R se elimina la muestra que contiene valores
faltantes, pero eso para datos de microarrays implica eliminar miles de
observaciones por un solo valor faltante. No tiene sentido en mi opinión.

La imputación tampoco me parece lo mas adecuado, porque aunque es poco
probable, puede haber muchos valores faltantes en una de las clases y
entonces estaríamos imputando con valores de las otras, eliminando
variabilidad en el modelo.

En fin, no sé si alguien tiene alguna idea o conocéis un paquete de R que me
ofrezca solución.

Muchas gracias, un saludo

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