Descripción: El ajuste de conjuntos de datos es un proceso fundamental en el ámbito del aprendizaje automático (AutoML) que implica la preparación y modificación de datos para optimizar el entrenamiento de modelos predictivos. Este proceso incluye diversas etapas, como la limpieza de datos, donde se eliminan o corrigen errores y valores atípicos; la transformación de datos, que puede incluir la normalización o estandarización de variables; y la selección de características, que implica identificar las variables más relevantes para el modelo. El objetivo principal del ajuste de conjuntos de datos es garantizar que los datos sean de alta calidad y estén en un formato adecuado para los algoritmos de aprendizaje automático que se van a utilizar. Un conjunto de datos bien ajustado no solo mejora la precisión del modelo, sino que también reduce el riesgo de sobreajuste, donde el modelo se adapta demasiado a los datos de entrenamiento y pierde capacidad de generalización. En el contexto de AutoML, donde se busca automatizar el proceso de creación de modelos, el ajuste de conjuntos de datos se convierte en una tarea crítica, ya que la calidad de los datos influye directamente en el rendimiento del modelo final. Por lo tanto, el ajuste de conjuntos de datos es una etapa esencial que puede determinar el éxito o fracaso de un proyecto de aprendizaje automático.
