Descripción: La linealización es el proceso de transformar una relación no lineal en una lineal, facilitando así el análisis y la modelización de datos complejos. Este enfoque es fundamental en el preprocesamiento de datos y la optimización de modelos, ya que permite simplificar las relaciones entre variables, haciendo que sean más manejables para algoritmos de aprendizaje automático y estadísticas. Al convertir una función no lineal en una lineal, se pueden aplicar técnicas matemáticas y estadísticas que son más eficientes y efectivas. La linealización puede implicar el uso de transformaciones matemáticas, como logaritmos, raíces cuadradas o polinomios, que ayudan a estabilizar la varianza y a cumplir con los supuestos de normalidad requeridos por muchos modelos. Además, la linealización es crucial en la optimización de modelos, ya que muchos algoritmos de optimización, como el descenso de gradiente, asumen que la función objetivo es lineal o puede ser aproximada como tal en un entorno local. En resumen, la linealización no solo simplifica el análisis de datos, sino que también mejora la precisión y la eficiencia de los modelos predictivos.
