Descripción: El reescalado de datos es el proceso de ajustar la escala de los datos para que se ajuste a un rango específico. Este procedimiento es fundamental en el preprocesamiento de datos, especialmente en el contexto del aprendizaje automático y la minería de datos. La razón principal para realizar el reescalado es que muchos algoritmos de aprendizaje automático son sensibles a la escala de los datos. Por ejemplo, algoritmos como la regresión logística, las máquinas de soporte vectorial y las redes neuronales pueden verse afectados negativamente si las características de entrada tienen diferentes escalas. Al reescalar los datos, se busca normalizar o estandarizar las características para que contribuyan de manera equitativa al modelo. Existen diferentes técnicas de reescalado, como la normalización, que ajusta los datos para que se encuentren en un rango de 0 a 1, y la estandarización, que transforma los datos para que tengan una media de 0 y una desviación estándar de 1. Estas técnicas no solo mejoran la convergencia de los algoritmos, sino que también pueden ayudar a evitar problemas de sobreajuste y mejorar la interpretabilidad de los modelos. En resumen, el reescalado de datos es una etapa crucial en el preprocesamiento que asegura que los modelos de aprendizaje automático funcionen de manera óptima y eficiente.
