Descripción: El ajuste por puntuación Z es un proceso estadístico que se utiliza para modificar datos con el fin de mejorar el rendimiento de modelos de aprendizaje automático. Este método se basa en la normalización de los datos, donde cada valor se transforma en una puntuación Z, que indica cuántas desviaciones estándar se encuentra un dato respecto a la media de su conjunto. Este enfoque es crucial en la optimización de hiperparámetros, ya que permite que los algoritmos de aprendizaje automático funcionen de manera más eficiente y efectiva. Al estandarizar los datos, se minimizan los sesgos que pueden surgir de diferentes escalas y unidades de medida, lo que facilita la comparación y el análisis. Además, el ajuste por puntuación Z ayuda a mejorar la convergencia de los algoritmos de optimización, permitiendo que los modelos aprendan patrones más rápidamente y con mayor precisión. En resumen, este proceso es una herramienta fundamental en la preparación de datos, asegurando que los modelos de aprendizaje automático operen en un entorno equilibrado y optimizado.
