Descripción: La normalización de valores de datos es un proceso fundamental en el preprocesamiento de datos que implica escalar los valores de un conjunto de datos para que sean comparables entre diferentes conjuntos. Este proceso es crucial en el análisis de datos y en la construcción de modelos de aprendizaje automático, ya que los algoritmos suelen ser sensibles a la escala de los datos. La normalización asegura que cada característica contribuya de manera equitativa al análisis, evitando que las variables con rangos más amplios dominen el proceso. Existen diversas técnicas de normalización, como la normalización Min-Max, que ajusta los valores a un rango específico, y la normalización Z-score, que transforma los datos para que tengan una media de cero y una desviación estándar de uno. La normalización no solo mejora la precisión de los modelos, sino que también facilita la visualización de datos, permitiendo una mejor interpretación de los resultados. En resumen, la normalización de valores de datos es un paso esencial en el preprocesamiento que garantiza la comparabilidad y la efectividad en el análisis de datos.
