Descripción: La normalización de variables de respuesta es un proceso fundamental en el preprocesamiento de datos, especialmente en el contexto del análisis de datos y modelos de aprendizaje automático. Este procedimiento implica escalar las variables de respuesta para asegurar que todas las medidas estén en una misma escala, lo que facilita la comparación y el análisis. La normalización es crucial porque las variables pueden tener diferentes unidades de medida o rangos, lo que podría sesgar los resultados del modelo. Al normalizar, se busca que las variables tengan una media de cero y una desviación estándar de uno, o que se ajusten a un rango específico, como [0, 1]. Esto no solo mejora la estabilidad numérica de los algoritmos, sino que también puede acelerar la convergencia durante el entrenamiento del modelo. La normalización permite que los algoritmos de optimización, como el descenso de gradiente, funcionen de manera más eficiente, ya que evita que algunas variables dominen el proceso de aprendizaje debido a su escala. En resumen, la normalización de variables de respuesta es una técnica esencial que contribuye a la precisión y efectividad del análisis de datos, asegurando que los modelos sean más robustos y confiables.
