Preparación y Limpieza de Datos

La preparación de datos es crucial para el éxito de un proyecto de Machine Learning. Un conjunto de datos limpio y bien preparado mejora el rendimiento del modelo. Los pasos clave incluyen:

• Eliminación de valores faltantes o imputación: Completar datos faltantes con promedios o medianas.
• Normalización o escalado: Ajustar las características para que tengan la misma escala (usado en modelos como KNN o SVM).
• Codificación de variables categóricas: Transformar variables no numéricas en números para que los modelos puedan procesarlas.