Descripción: La transformación de atributos es un proceso fundamental en el preprocesamiento de datos que implica modificar las características de un conjunto de datos con el objetivo de mejorar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático. Este proceso puede incluir diversas técnicas, como la normalización, la estandarización, la codificación de variables categóricas y la creación de nuevas características a partir de las existentes. Al transformar los atributos, se busca facilitar la tarea del modelo para que pueda aprender patrones significativos y hacer predicciones más precisas. Por ejemplo, la normalización ajusta los valores de los atributos a un rango específico, lo que es especialmente útil cuando se utilizan algoritmos que son sensibles a la escala de los datos, como las redes neuronales. La transformación de atributos no solo mejora la calidad de los datos, sino que también puede reducir el tiempo de entrenamiento y aumentar la interpretabilidad del modelo. En resumen, esta técnica es esencial para preparar los datos de manera que se maximice la eficacia de los algoritmos de aprendizaje automático, asegurando que los modelos sean robustos y generalizables a nuevos datos.
