La estandarizacin de datos es una prctica comn en la ciencia de datos y el aprendizaje automtico. Qu significa realmente y por qu es beneficioso?

Definicin

Estandarizar un conjunto de datos significa transformar los datos para que tengan una media de 0 y una desviacin estndar de 1. Esto se suele hacer restando la media de cada punto de datos y dividindola por la desviacin estndar.

Visualmente, esto significa convertir un conjunto de datos como este:

A uno como este:

Veamos algunas de las ventajas de la normalizacin:

Precisin

La normalizacin permite realizar comparaciones ms precisas entre los puntos de datos. Si dos puntos de datos estn en escalas diferentes, puede ser difcil saber si son realmente diferentes entre s o si la diferencia se debe slo a la escala. La normalizacin de los datos elimina este problema.

Rendimiento de los algoritmos de aprendizaje automtico

Otra razn por la que la estandarizacin es importante es que puede ayudar a mejorar el rendimiento de los algoritmos de aprendizaje automtico. Muchos algoritmos de aprendizaje automtico se basan en el descenso de gradiente, y requieren que todas las caractersticas estn en una escala similar para funcionar correctamente. Si las caractersticas no estn estandarizadas, el algoritmo puede tener dificultades para converger en una solucin.

Evitar los valores atpicos

Por ltimo, la estandarizacin tambin puede ayudar a reducir la cantidad de ruido en los datos. Si hay muchos valores atpicos en los datos, pueden tener un impacto significativo en los resultados de cualquier anlisis que se realice. Estandarizar los datos puede ayudar a filtrar parte del ruido y hacer que los resultados sean ms fiables.

Esperamos que este artculo le haya proporcionado algunas ideas sobre el popular concepto de estandarizacin de los conjuntos de datos en la ciencia de los datos y sus muchas ventajas.

Mira este post en Art Of Code: https://es.artofcode.tech/por-que-es-importante-normalizar-los-conjuntos-de-datos/

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