Descripción: La normalización de vectores de características es un proceso fundamental en el preprocesamiento de datos que busca ajustar los vectores de características para asegurar que estén en una escala similar. Este ajuste es crucial porque muchas técnicas de aprendizaje automático y análisis de datos son sensibles a la escala de los datos. Cuando las características tienen diferentes rangos, algunas pueden dominar el proceso de aprendizaje, lo que puede llevar a resultados sesgados o inexactos. La normalización puede implicar técnicas como la escalación min-max, que transforma los datos para que se encuentren en un rango específico, o la estandarización, que ajusta los datos para que tengan una media de cero y una desviación estándar de uno. Al aplicar estas técnicas, se facilitan la convergencia de algoritmos de optimización y se mejora la precisión de los modelos predictivos. Además, la normalización permite una mejor interpretación de los resultados, ya que las características se presentan en una escala comparable. En resumen, la normalización de vectores de características es un paso esencial en el preprocesamiento de datos que ayuda a garantizar que los modelos de aprendizaje automático funcionen de manera efectiva y eficiente.
