Descripción: El ‘Escalador Robusto’ es una técnica de preprocesamiento de datos que se utiliza para escalar características en conjuntos de datos, especialmente en aquellos donde la presencia de valores atípicos puede distorsionar los resultados. A diferencia de métodos tradicionales que utilizan la media y la desviación estándar, el escalador robusto se basa en estadísticas que son menos sensibles a estos valores extremos, específicamente la mediana y el rango intercuartílico. Esto significa que, al aplicar esta técnica, se busca mantener la integridad de los datos y asegurar que las características escaladas reflejen de manera más precisa la distribución subyacente de los datos. La mediana proporciona un valor central que no se ve afectado por los extremos, mientras que el rango intercuartílico mide la dispersión de los datos en torno a este valor central, lo que permite una normalización más efectiva. Esta técnica es especialmente útil en el ámbito del aprendizaje automático y la minería de datos, donde la calidad de los datos de entrada es crucial para el rendimiento de los modelos. Al utilizar el escalador robusto, los analistas pueden mejorar la estabilidad y la precisión de sus modelos, lo que resulta en predicciones más confiables y una mejor comprensión de los patrones en los datos.
