Descripción: El escalado de variables es un proceso fundamental en el preprocesamiento de datos que consiste en ajustar la escala de las variables para mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático. Este proceso es crucial porque muchas técnicas de modelado, como la regresión lineal, las máquinas de soporte vectorial y las redes neuronales, son sensibles a la magnitud de las variables. Si las variables tienen diferentes escalas, el modelo puede dar más peso a aquellas con valores más altos, lo que puede llevar a resultados sesgados o inexactos. Existen diversas técnicas de escalado, entre las que destacan la normalización y la estandarización. La normalización transforma los datos para que se encuentren en un rango específico, generalmente entre 0 y 1, mientras que la estandarización ajusta los datos para que tengan una media de 0 y una desviación estándar de 1. El escalado de variables no solo mejora la convergencia de los algoritmos de optimización, sino que también facilita la interpretación de los resultados, permitiendo comparaciones más efectivas entre diferentes características. En resumen, el escalado de variables es una etapa crítica en el flujo de trabajo de ciencia de datos que asegura que los modelos sean precisos y eficientes.
