Descripción: Los parámetros de normalización son los valores utilizados para normalizar los datos en un conjunto de datos. La normalización es un proceso crucial en el preprocesamiento de datos, especialmente en el ámbito del aprendizaje automático y la minería de datos. Este proceso implica ajustar los valores de las características de un conjunto de datos para que tengan una escala común, lo que facilita la comparación y el análisis. Los parámetros de normalización pueden incluir medidas como la media y la desviación estándar, que se utilizan para centrar y escalar los datos. Por ejemplo, en la normalización Z-score, se resta la media de cada valor y se divide por la desviación estándar, lo que resulta en un conjunto de datos con una media de 0 y una desviación estándar de 1. Esto es especialmente importante en algoritmos que son sensibles a la escala de los datos, como el k-vecinos más cercanos o la regresión logística. La normalización no solo mejora la precisión de los modelos, sino que también acelera el proceso de convergencia durante el entrenamiento. En resumen, los parámetros de normalización son fundamentales para garantizar que los modelos de aprendizaje automático funcionen de manera efectiva y eficiente, permitiendo una mejor interpretación y análisis de los datos.
