Descripción: La normalización de características de datos es un proceso fundamental en el preprocesamiento de datos que busca ajustar las características de un conjunto de datos para que estén en una escala similar. Este ajuste es crucial porque muchos algoritmos de aprendizaje automático y análisis de datos son sensibles a la escala de las características. Si las características tienen diferentes rangos o unidades, pueden influir desproporcionadamente en el resultado del modelo, lo que puede llevar a interpretaciones erróneas o a un rendimiento subóptimo. La normalización puede implicar técnicas como la escalación Min-Max, que transforma los valores a un rango específico, o la estandarización, que ajusta los datos para que tengan una media de cero y una desviación estándar de uno. Este proceso no solo mejora la precisión de los modelos, sino que también facilita la convergencia durante el entrenamiento, permitiendo que los algoritmos aprendan de manera más eficiente. En resumen, la normalización de características es una etapa crítica que asegura que los datos sean comparables y que los modelos de aprendizaje automático funcionen de manera efectiva.
