Descripción: La recalibración se refiere al ajuste de datos o modelos para mejorar la precisión. Este proceso es fundamental en el ámbito del preprocesamiento de datos, donde se busca optimizar la calidad de la información antes de su análisis. La recalibración puede implicar la modificación de parámetros en modelos predictivos, la corrección de sesgos en los datos o la adaptación de las métricas utilizadas para evaluar el rendimiento de un modelo. Al realizar recalibraciones, se busca que los resultados sean más representativos de la realidad, lo que a su vez puede conducir a decisiones más informadas y efectivas. Este proceso es especialmente relevante en áreas como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, donde la precisión de los modelos puede tener un impacto significativo en los resultados finales. La recalibración no solo mejora la exactitud de los modelos, sino que también puede ayudar a identificar y mitigar problemas de sobreajuste, donde un modelo se adapta demasiado a los datos de entrenamiento y pierde su capacidad de generalización. En resumen, la recalibración es una práctica esencial en el preprocesamiento de datos que busca asegurar que los modelos y análisis sean lo más precisos y útiles posible.
