Descripción: El escalado logarítmico es un método de preprocesamiento de datos que utiliza funciones logarítmicas para transformar variables numéricas. Este enfoque es especialmente útil cuando se trabaja con datos que presentan una amplia gama de valores, ya que ayuda a reducir la variabilidad y a normalizar la distribución de los datos. Al aplicar una función logarítmica, los valores extremos se comprimen, lo que permite que los modelos de análisis y aprendizaje automático funcionen de manera más eficiente. Este tipo de escalado es particularmente relevante en contextos donde los datos siguen una distribución sesgada, como en el caso de ingresos, precios de propiedades o cualquier variable que pueda tener valores atípicos significativos. El escalado logarítmico no solo mejora la estabilidad numérica de los algoritmos, sino que también facilita la interpretación de los resultados, ya que transforma relaciones multiplicativas en aditivas. En resumen, el escalado logarítmico es una técnica valiosa en el preprocesamiento de datos que optimiza el rendimiento de los modelos analíticos y mejora la calidad de las inferencias realizadas a partir de los datos.
