Descripción: La normalización de rangos de datos es un proceso fundamental en el preprocesamiento de datos que consiste en ajustar el rango de los valores de un conjunto de datos para que se encuentren dentro de un intervalo específico, generalmente entre 0 y 1 o -1 y 1. Este procedimiento es crucial en el análisis de datos y en la construcción de modelos de aprendizaje automático, ya que permite que diferentes características o variables tengan una escala comparable. Sin la normalización, las variables con rangos más amplios pueden dominar el análisis, lo que puede llevar a resultados sesgados o inexactos. La normalización ayuda a mejorar la convergencia de algoritmos de optimización y a reducir el tiempo de entrenamiento de modelos. Existen varias técnicas para llevar a cabo la normalización, como la normalización min-max, que ajusta los valores en función del mínimo y máximo del conjunto de datos, y la normalización Z-score, que utiliza la media y la desviación estándar. En resumen, la normalización de rangos de datos es una técnica esencial que asegura que los datos sean tratados de manera equitativa y efectiva en el análisis y modelado.
