Descripción: La normalización de características es un proceso fundamental en el preprocesamiento de datos que implica escalar las características de un conjunto de datos para que todas contribuyan de manera equitativa a los cálculos de distancia en algoritmos de aprendizaje automático. Este proceso es crucial, especialmente en algoritmos que dependen de la distancia, como K-vecinos más cercanos (KNN) o máquinas de soporte vectorial (SVM). La normalización asegura que las características con diferentes escalas no dominen el análisis, lo que podría llevar a resultados sesgados. Existen varios métodos de normalización, siendo los más comunes la normalización min-max, que escala los datos a un rango específico, y la normalización Z-score, que transforma los datos para que tengan una media de cero y una desviación estándar de uno. La elección del método de normalización depende del tipo de datos y del algoritmo que se utilizará posteriormente. En resumen, la normalización de características es un paso esencial para mejorar la precisión y la eficacia de los modelos de aprendizaje automático, garantizando que cada característica tenga un impacto proporcional en el resultado final.
