Descripción: El escalado de características es el proceso de normalizar o estandarizar el rango de variables independientes o características de los datos, que es esencial para muchos algoritmos de aprendizaje automático. Este proceso asegura que todas las características contribuyan de manera equitativa al análisis, evitando que las variables con rangos más amplios dominen el modelo. Existen diferentes métodos de escalado, como la normalización, que ajusta los valores a un rango específico, y la estandarización, que transforma los datos para que tengan una media de cero y una desviación estándar de uno. El escalado de características es particularmente relevante en algoritmos que utilizan distancias, como K-vecinos más cercanos (KNN) y máquinas de soporte vectorial (SVM), donde la escala de las características puede influir significativamente en el rendimiento del modelo. Además, en el contexto de redes neuronales, el escalado adecuado puede acelerar el proceso de convergencia durante el entrenamiento. En resumen, el escalado de características es un paso crítico en el preprocesamiento de datos que mejora la eficacia y precisión de los modelos de aprendizaje automático.
