Descripción: La normalización de datos Z, también conocida como estandarización, es una técnica de preprocesamiento de datos que transforma las características de un conjunto de datos para que tengan una media de cero y una desviación estándar de uno. Este proceso se realiza restando la media de cada valor y dividiendo el resultado por la desviación estándar. La normalización Z es especialmente útil en el contexto de algoritmos de aprendizaje automático, donde las características de entrada pueden tener escalas diferentes. Al estandarizar los datos, se asegura que cada característica contribuya de manera equitativa al cálculo de distancias y a la optimización de hiperparámetros, lo que puede mejorar la convergencia y el rendimiento del modelo. Además, la normalización Z ayuda a identificar valores atípicos, ya que los datos se distribuyen en una escala común. Esta técnica es fundamental en métodos de análisis de datos y modelado predictivo, donde la escala de los datos puede influir significativamente en los resultados. En resumen, la normalización de datos Z es una herramienta esencial en el preprocesamiento de datos que permite una mejor interpretación y análisis de los mismos en el ámbito del aprendizaje automático.
