Descripción: La transformación de valores es un proceso fundamental en el preprocesamiento de datos que implica la aplicación de funciones matemáticas para modificar la distribución de los valores en un conjunto de datos. Este proceso es crucial para preparar los datos antes de su análisis, ya que permite normalizar, estandarizar o transformar las variables de manera que se ajusten a los requisitos de los algoritmos de aprendizaje automático y análisis estadístico. Al aplicar transformaciones, se busca mejorar la calidad de los datos, reducir la influencia de valores atípicos y facilitar la convergencia de los modelos. Las transformaciones pueden incluir operaciones como la escalación, donde los valores se ajustan a un rango específico, o la aplicación de funciones logarítmicas y exponenciales para manejar distribuciones sesgadas. La correcta transformación de valores no solo optimiza el rendimiento de los modelos, sino que también puede revelar patrones ocultos en los datos que de otro modo podrían pasar desapercibidos. En resumen, la transformación de valores es una etapa crítica en el flujo de trabajo de análisis de datos que asegura que los datos sean adecuados para el análisis posterior y que los resultados sean más precisos y significativos.
