Descripción: El ajuste de datos es el proceso de modificar y preparar conjuntos de datos con el objetivo de mejorar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático. Este proceso implica diversas técnicas que pueden incluir la limpieza de datos, la normalización, la transformación de características y la selección de variables. La limpieza de datos se refiere a la eliminación de valores atípicos, datos faltantes o inconsistencias que pueden afectar la calidad del modelo. La normalización y estandarización son técnicas que ajustan la escala de los datos para que todas las características contribuyan de manera equitativa al modelo. La transformación de características puede incluir la creación de nuevas variables a partir de las existentes, lo que puede ayudar a capturar patrones más complejos. Por último, la selección de variables implica identificar y retener solo aquellas características que son más relevantes para el modelo, lo que puede reducir la complejidad y mejorar la interpretabilidad. En el contexto del aprendizaje automático, el ajuste de datos se vuelve aún más crucial, ya que estas técnicas buscan optimizar automáticamente el rendimiento del modelo, y un conjunto de datos bien ajustado es fundamental para alcanzar resultados precisos y confiables.
