Escalado de características

El escalado de características es una técnica de preprocesamiento utilizada en el aprendizaje automático para normalizar el rango de valores dentro de una característica de entrada. Es un tipo de normalización de datos que se utiliza para garantizar que todas las variables de entrada se encuentren en una escala similar con valores que oscilen entre 0 y 1. Se trata de un paso importante porque los algoritmos de aprendizaje automático tienden a aprender mejor cuando todos los parámetros permanecen en la misma escala.

El escalado de características también se denomina a veces "normalización de datos" o simplemente "escalado". Consiste en transformar los valores de entrada de su rango original (0-255) a un nuevo rango (0-1). El proceso se aplica a características como la altura, la anchura, la longitud, etc. para que todas las características tengan la misma importancia y el modelo pueda interpretarlas mejor.

Los métodos más comunes de escalado son el escalado mín-máx o la estandarización (puntuación z). El escalado mín-máx transforma todos los valores para que estén dentro de un rango determinado, normalmente 0-1. La fórmula de transformación para min-max es

X_escalado = (X - Xmin)/(Xmax - Xmin)

La normalización, por su parte, reescala los datos de forma que la media sea cero y la desviación típica sea uno. La fórmula de transformación para la normalización es

X_escalado = (X - μ)/σ

El escalado suele aplicarse durante la fase de preprocesamiento de datos, antes del entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático. Esto se debe a que algunos modelos pueden ser sensibles al escalado de características o tienen requisitos de entrada para que las características estén en un rango determinado. El escalado también puede ayudar a mejorar el rendimiento de determinados algoritmos al permitirles un aprendizaje más eficiente.

Cuando no se aplica el escalado de características a las entradas, algunos algoritmos de aprendizaje automático pueden no funcionar correctamente. Por ejemplo, en k-Nearest Neighbors, para cada muestra del conjunto de datos se calcula una distancia y todo el conjunto de datos debe permanecer en una escala similar, ya que se basa en distancias. Esto significa que una diferencia de escala hará que las distintas muestras se traten de forma diferente, lo que dará lugar a resultados no deseados.

En conclusión, el escalado de características es una importante técnica de preprocesamiento utilizada en el aprendizaje automático para garantizar que todos los parámetros se mantienen en una escala similar. Funciona transformando el rango de valores de una característica de entrada en un nuevo rango de valores, lo que puede mejorar el rendimiento de algunos algoritmos e impedir que otros funcionen correctamente.