Descripción: El Preprocesamiento de Datos X implica transformar datos en bruto en un formato que sea adecuado para el modelado. Este proceso es crucial en el ámbito del aprendizaje automático, ya que los modelos de machine learning requieren datos limpios y estructurados para funcionar de manera efectiva. El preprocesamiento puede incluir diversas técnicas, como la normalización, la eliminación de valores atípicos, la imputación de datos faltantes y la codificación de variables categóricas. Estas transformaciones ayudan a mejorar la calidad de los datos, lo que a su vez puede aumentar la precisión y la eficiencia de los modelos predictivos. Además, el preprocesamiento también puede ayudar a reducir el tiempo de entrenamiento y a evitar problemas como el sobreajuste. En el contexto de AutoML, donde se busca automatizar el proceso de modelado, el preprocesamiento se convierte en un paso esencial que permite a los algoritmos seleccionar las mejores características y optimizar el rendimiento del modelo sin intervención manual. En resumen, el Preprocesamiento de Datos X es un componente fundamental en la preparación de datos para el aprendizaje automático, asegurando que los modelos se alimenten con información de alta calidad y relevancia.
