Descripción: La normalización del espacio de características es un proceso fundamental en el preprocesamiento de datos que busca escalar las características de un conjunto de datos para que todas contribuyan de manera equitativa al modelo de aprendizaje automático. Este proceso es crucial porque las características pueden tener diferentes unidades de medida y rangos, lo que puede llevar a que algunas características dominen el proceso de entrenamiento del modelo. Al normalizar, se ajustan los valores de las características a un rango común, generalmente entre 0 y 1, o se les da una media de 0 y una desviación estándar de 1. Esto no solo mejora la convergencia de los algoritmos de optimización, sino que también puede aumentar la precisión del modelo. La normalización es especialmente importante en algoritmos que dependen de la distancia, como k-vecinos más cercanos (k-NN) y máquinas de soporte vectorial (SVM), donde la escala de las características puede influir significativamente en el rendimiento. En resumen, la normalización del espacio de características es una técnica esencial que asegura que cada característica tenga un impacto equilibrado en el modelo, facilitando así un aprendizaje más efectivo y eficiente.
