Descripción: La normalización de datos de entrenamiento es un proceso crucial en el preprocesamiento de datos que implica escalar las características de los datos a un rango específico, generalmente entre 0 y 1 o -1 y 1. Este procedimiento es esencial para mejorar la eficiencia y efectividad del aprendizaje de los modelos de aprendizaje automático. La normalización ayuda a evitar que las características con escalas más grandes dominen el proceso de aprendizaje, lo que podría llevar a un rendimiento subóptimo del modelo. Además, facilita la convergencia más rápida de los algoritmos de optimización, como el descenso de gradiente, al proporcionar un espacio de búsqueda más uniforme. La normalización también puede mejorar la interpretabilidad de los modelos, ya que permite comparar la importancia relativa de diferentes características en un mismo rango. En resumen, la normalización de datos de entrenamiento es una técnica fundamental que asegura que los modelos de aprendizaje automático funcionen de manera más eficiente y precisa, al proporcionar un conjunto de datos equilibrado y escalado adecuadamente para el proceso de aprendizaje.
