Descripción: La normalización de datos de salida es un proceso crucial en el preprocesamiento de datos que implica escalar los resultados generados por un modelo para asegurar que sean consistentes y comparables entre diferentes modelos. Este proceso es esencial en el ámbito del aprendizaje automático y la minería de datos, donde los modelos pueden producir salidas en diferentes rangos o unidades. La normalización permite que los datos de salida se ajusten a un rango específico, como [0, 1] o [-1, 1], facilitando así la comparación y la interpretación de los resultados. Al normalizar los datos de salida, se minimizan las discrepancias que pueden surgir debido a las variaciones en las escalas de los modelos, lo que a su vez mejora la precisión y la efectividad de las decisiones basadas en esos datos. Este proceso no solo ayuda a mantener la integridad de los datos, sino que también optimiza el rendimiento de los algoritmos de aprendizaje automático, ya que muchos de ellos son sensibles a la escala de los datos. En resumen, la normalización de datos de salida es una técnica fundamental que asegura que los resultados sean coherentes y útiles para el análisis posterior.
