Descripción: La discretización de variables es el proceso de convertir variables continuas en categorías discretas. Este enfoque es fundamental en el preprocesamiento de datos, ya que permite transformar datos numéricos en intervalos o grupos que pueden ser más fácilmente interpretados y analizados. La discretización facilita la identificación de patrones y tendencias en los datos, lo que es especialmente útil en el contexto de algoritmos de aprendizaje automático y minería de datos. Al convertir variables continuas en discretas, se simplifica la complejidad del modelo, lo que puede mejorar la eficiencia computacional y la interpretabilidad de los resultados. Existen diferentes métodos para llevar a cabo la discretización, como la discretización por igual frecuencia, donde se dividen los datos en grupos que contienen el mismo número de observaciones, o la discretización por igual amplitud, que divide el rango de los datos en intervalos de tamaño uniforme. La elección del método de discretización puede influir significativamente en el rendimiento de los modelos predictivos, ya que una mala discretización puede llevar a la pérdida de información valiosa o a la introducción de sesgos en el análisis.
