El preprocesamiento de datos es una etapa crucial en el desarrollo de modelos de machine learning que a menudo se subestima. La calidad y relevancia de los datos de entrada son factores determinantes en la capacidad de un modelo para producir predicciones precisas y fiables. Sin embargo, los datos en bruto a menudo contienen ruido, valores atípicos, valores nulos y otras anomalías que pueden influir en el rendimiento del modelo. Así, por ejemplo, las máquinas de vector soporte y las redes neuronales son muy sensibles a la escala de los datos, mientras que los algoritmos basados en árboles de decisión no lo son.
El preprocesamiento de datos hace referencia a la transformación de los datos en bruto en un formato más adecuado y comprensible para el algoritmo. Este proceso incluye el tratamiento de valores nulos, la normalización de características, la codificación de variables categóricas y la gestión de valores anómalos.
