Descripción: La distribución de características se refiere a la forma en que se distribuyen los valores de las variables en un conjunto de datos. Esta distribución puede ser visualizada a través de histogramas, gráficos de densidad o boxplots, y es fundamental para entender la naturaleza de los datos. Las características pueden incluir variables numéricas, categóricas o de otro tipo, y su distribución puede influir en el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático. Por ejemplo, una distribución normal puede facilitar la aplicación de ciertos algoritmos, mientras que distribuciones sesgadas pueden requerir transformaciones previas. La identificación de la distribución de características también ayuda a detectar anomalías, valores atípicos y patrones que pueden ser relevantes para el análisis. En el contexto de la optimización de hiperparámetros, comprender la distribución de las características permite ajustar mejor los parámetros del modelo, mejorando así su capacidad de generalización y precisión. En resumen, la distribución de características es un aspecto crítico en el análisis de datos que impacta directamente en la efectividad de los modelos predictivos.
