Descripción: Las técnicas de escalado son métodos utilizados para ajustar el rango de los valores de los datos, lo que permite que diferentes características de un conjunto de datos tengan una escala comparable. Este proceso es fundamental en el preprocesamiento de datos, especialmente en el ámbito del aprendizaje automático y la minería de datos, donde los algoritmos pueden ser sensibles a la magnitud de los datos. Al normalizar o estandarizar los datos, se busca mejorar la convergencia de los algoritmos de optimización y aumentar la precisión de los modelos predictivos. Existen varias técnicas de escalado, entre las que destacan la normalización Min-Max, que transforma los datos para que se encuentren en un rango específico, generalmente entre 0 y 1, y la estandarización, que ajusta los datos para que tengan una media de 0 y una desviación estándar de 1. Estas técnicas son esenciales para asegurar que las características con diferentes unidades o escalas no dominen el proceso de modelado, permitiendo así una mejor interpretación y rendimiento de los modelos. En resumen, el escalado de datos es un paso crítico en el preprocesamiento que ayuda a optimizar el rendimiento de los algoritmos de aprendizaje automático.
