Descripción: El reescalado es el proceso de transformar características para que estén en una escala similar, a menudo entre 0 y 1. Este procedimiento es fundamental en el preprocesamiento de datos, especialmente en el ámbito del aprendizaje automático y la minería de datos. La razón principal para aplicar el reescalado es que muchos algoritmos de aprendizaje automático, como los basados en distancias (por ejemplo, k-vecinos más cercanos) o en gradientes (como la regresión logística), son sensibles a la magnitud de las características. Si las características tienen diferentes escalas, aquellas con valores más altos pueden dominar el proceso de aprendizaje, lo que puede llevar a resultados subóptimos. Existen varias técnicas de reescalado, siendo las más comunes la normalización y la estandarización. La normalización ajusta los valores para que se encuentren en un rango específico, mientras que la estandarización transforma los datos para que tengan una media de cero y una desviación estándar de uno. El reescalado no solo mejora la precisión de los modelos, sino que también acelera el proceso de convergencia durante el entrenamiento. En resumen, el reescalado es una técnica esencial que permite que los modelos de aprendizaje automático funcionen de manera más eficiente y efectiva, garantizando que todas las características contribuyan de manera equitativa al proceso de aprendizaje.
