Descripción: La normalización de instancias es una técnica de preprocesamiento de datos que se utiliza para escalar las características de cada instancia de manera independiente. Este enfoque es fundamental en el ámbito del aprendizaje automático y la minería de datos, ya que permite que los algoritmos de modelado funcionen de manera más eficiente y efectiva. Al normalizar las instancias, se busca que cada característica tenga un rango similar, lo que evita que las variables con escalas más grandes dominen el proceso de aprendizaje. La normalización puede realizarse mediante diferentes métodos, como la normalización min-max, que ajusta los valores a un rango específico, o la normalización Z-score, que transforma los datos para que tengan una media de cero y una desviación estándar de uno. Esta técnica es especialmente relevante en contextos donde las características de los datos pueden variar significativamente en magnitud, como en el análisis de imágenes o en conjuntos de datos con múltiples variables. Al aplicar la normalización de instancias, se mejora la convergencia de los algoritmos de optimización y se facilita la interpretación de los resultados, lo que contribuye a la construcción de modelos más robustos y precisos.
