Técnicas de normalización y escalado de características

El escalado y la normalización de características son técnicas esenciales en el campo del aprendizaje automático y el análisis de datos. Se utilizan para estandarizar la gama de variables independientes o características de un conjunto de datos, lo cual es crucial para garantizar el rendimiento óptimo de los algoritmos de aprendizaje automático.

El escalado de características implica transformar el rango de valores variables en un conjunto de datos para que estén dentro de un rango específico, generalmente entre 0 y 1. Esto es importante porque muchos algoritmos de aprendizaje automático son sensibles a la escala de las características de entrada. Por ejemplo, los algoritmos como las máquinas de vectores de soporte y los k vecinos más cercanos están fuertemente influenciados por la escala de las características de entrada. Sin escalamiento de características, estos algoritmos pueden dar más peso a características con escalas más grandes, lo que lleva a un rendimiento subóptimo.

La normalización es un tipo específico de escalamiento de características, donde los valores de las características se escalan para que tengan una media de 0 y una desviación estándar de 1. Esto significa que la distribución de los valores para cada característica se centra alrededor de 0 y tiene una desviación estándar de 1. La normalización es particularmente útil cuando se trata de entidades con diferentes unidades y escalas, ya que garantiza que todas las entidades estén en una escala similar.

Existen varios métodos comunes para el escalado y la normalización de funciones, incluido el escalado Mínimo-Máximo, la normalización de puntuación Z y el escalado robusto.

El escalado Min-Max es una técnica simple en la que los valores de las características se escalan a un rango entre 0 y 1. La fórmula para el escalado Min-Max es:

LEAR  La integración de tecnologías Lidar y Radar para una conducción autónoma más segura

X_escalado = (X – X_min) / (X_max – X_min)

La normalización de la puntuación Z, también conocida como estandarización, implica escalar los valores de las características para que tengan una media de 0 y una desviación estándar de 1. La fórmula para la normalización de la puntuación Z es:

X_scaled = (X – media) / desviación estándar

El escalado robusto es otro método de escalado de características que resulta particularmente útil cuando se trata de valores atípicos. Escala los valores de las características a un rango específico, utilizando el rango intercuartil, que es menos sensible a los valores atípicos.

En conclusión, el escalado de características y la normalización son técnicas esenciales para garantizar el rendimiento óptimo de los algoritmos de aprendizaje automático. Al estandarizar el rango de valores variables, estas técnicas garantizan que todas las características estén en una escala similar, evitando que ciertas características dominen el proceso de aprendizaje. Ya sea que se utilice el escalado Min-Max, la normalización de puntuación Z o el escalado robusto, es fundamental considerar cuidadosamente los requisitos específicos del conjunto de datos y el algoritmo de aprendizaje automático que se utiliza para seleccionar la técnica más adecuada.