La estandarización de datos es una práctica común en la ciencia de datos y el aprendizaje automático. ¿Qué significa realmente y por qué es beneficioso?

Definición

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

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

A uno como este:

Veamos algunas de las ventajas de la normalización:

Precisión

La normalización permite realizar comparaciones más precisas entre los puntos de datos. Si dos puntos de datos están en escalas diferentes, puede ser difícil saber si son realmente diferentes entre sí o si la diferencia se debe sólo a la escala. La normalización de los datos elimina este problema.

Rendimiento de los algoritmos de aprendizaje automático

Otra razón por la que la estandarización es importante es que puede ayudar a mejorar el rendimiento de los algoritmos de aprendizaje automático. Muchos algoritmos de aprendizaje automático se basan en el descenso de gradiente, y requieren que todas las características estén en una escala similar para funcionar correctamente. Si las características no están estandarizadas, el algoritmo puede tener dificultades para converger en una solución.

Evitar los valores atípicos

Por último, la estandarización también puede ayudar a reducir la cantidad de ruido en los datos. Si hay muchos valores atípicos en los datos, pueden tener un impacto significativo en los resultados de cualquier análisis que se realice. Estandarizar los datos puede ayudar a filtrar parte del ruido y hacer que los resultados sean más fiables.

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

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