Descripción: La normalización de características de entrada es un proceso fundamental en el preprocesamiento de datos, que consiste en escalar las características de entrada para asegurar que todas estén en la misma escala durante el entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático. Este proceso es crucial porque las características pueden tener diferentes unidades y rangos, lo que puede llevar a que algunas características dominen sobre otras en el proceso de entrenamiento. La normalización ayuda a mejorar la convergencia de los algoritmos de optimización y a aumentar la precisión del modelo. Existen diferentes métodos de normalización, como 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. En resumen, la normalización de características de entrada es un paso esencial para garantizar que los modelos de aprendizaje automático funcionen de manera efectiva y eficiente, permitiendo una mejor interpretación y análisis de los datos.
