Descripción: El escalado de valores es el proceso de ajustar el rango de los valores de datos a una escala común, lo que permite que diferentes características o variables sean comparables entre sí. Este proceso es fundamental en el preprocesamiento de datos, especialmente en el ámbito del aprendizaje automático y la minería de datos. Al escalar los valores, se busca evitar que las características con rangos más amplios dominen el análisis o el modelo, lo que podría llevar a resultados sesgados o inexactos. Existen diversas técnicas de escalado, como la normalización, que ajusta los valores a un rango entre 0 y 1, y la estandarización, que transforma los datos para que tengan una media de 0 y una desviación estándar de 1. Estas técnicas permiten que los algoritmos de aprendizaje automático funcionen de manera más eficiente y efectiva, ya que muchos de ellos asumen que los datos están distribuidos de manera similar. En resumen, el escalado de valores es una etapa crucial en el preprocesamiento de datos que mejora la calidad y la precisión de los modelos analíticos.
