Descripción: El escalado de atributos es el proceso de transformar las características de un conjunto de datos a una escala común sin distorsionar las diferencias en los rangos de valores. Este procedimiento es fundamental en el preprocesamiento de datos, especialmente en el ámbito del aprendizaje automático y la minería de datos. La razón principal para aplicar el escalado es que muchos algoritmos de aprendizaje automático, como la regresión logística, las máquinas de soporte vectorial y los k-vecinos más cercanos, son sensibles a la magnitud de los atributos. Si los datos no están escalados, las características con rangos más amplios pueden dominar el proceso de aprendizaje, lo que lleva a un rendimiento subóptimo del modelo. Existen diferentes métodos de escalado, como la normalización, que ajusta los valores a un rango específico (por ejemplo, entre 0 y 1), y la estandarización, que transforma los datos para que tengan una media de 0 y una desviación estándar de 1. Estos métodos permiten que los algoritmos aprendan de manera más efectiva, mejorando la convergencia y la precisión de los modelos. En resumen, el escalado de atributos es una técnica esencial que asegura que todos los datos sean tratados de manera equitativa, facilitando un análisis más preciso y eficiente.
