Descripción: La normalización de datos de entrada es un proceso crucial en el preprocesamiento de datos, que implica escalar los valores de las características de un conjunto de datos para que se ajusten dentro de un rango específico, comúnmente entre 0 y 1. Este procedimiento es esencial para garantizar que las diferentes características contribuyan de manera equitativa al análisis y a los modelos de aprendizaje automático. Sin normalización, las características con rangos de valores más amplios pueden dominar el proceso de entrenamiento, lo que puede llevar a resultados sesgados o inexactos. La normalización ayuda a mejorar la convergencia de algoritmos de optimización, como el descenso de gradiente, y facilita la comparación entre diferentes características. Además, es particularmente relevante en algoritmos que dependen de distancias, como k-vecinos más cercanos (k-NN) y máquinas de soporte vectorial (SVM), donde la escala de los datos puede influir significativamente en el rendimiento del modelo. En resumen, la normalización de datos de entrada es un paso fundamental en el preprocesamiento de datos que asegura que todos los atributos sean tratados de manera justa y efectiva en el análisis posterior.
