Descripción: La Extracción de Características Z es un método de preprocesamiento de datos que se utiliza en el ámbito del aprendizaje automático para mejorar la calidad de las características que alimentan los modelos. Este enfoque se basa en la normalización de puntuaciones Z, que transforma los datos de entrada para que tengan una media de cero y una desviación estándar de uno. Al aplicar esta técnica, se busca reducir la variabilidad en las características, lo que permite que los modelos de aprendizaje automático se entrenen de manera más eficiente y efectiva. La normalización Z es especialmente útil en situaciones donde las características originales pueden tener escalas diferentes, lo que podría llevar a que algunos atributos dominen el proceso de aprendizaje. Al estandarizar los datos, se facilita la convergencia del algoritmo de optimización y se mejora la capacidad del modelo para generalizar a nuevos datos. Este método es ampliamente utilizado en diversas aplicaciones de aprendizaje automático, incluyendo clasificación de imágenes, procesamiento de lenguaje natural y análisis de datos, donde la calidad de las características es crucial para el rendimiento del modelo.
