¿Qué hacer con el conjunto de datos antes de entrenar el modelo?

Antes de entrenar un modelo con un conjunto de datos, es necesario realizar varios pasos importantes de preprocesamiento de datos:

1. Limpieza de datos — eliminar o corregir valores faltantes, incorrectos o atípicos.
2. Normalización o estandarización — ajustar las características numéricas a una escala común para mejorar la convergencia de los algoritmos.
3. Codificación de características categóricas — transformar categorías en formato numérico (codificación one-hot, codificación de etiquetas).
4. División en conjuntos de entrenamiento y prueba — para evaluar la calidad del modelo en datos nuevos.
5. Manejo del desequilibrio de clases — si las clases no están equilibradas, se pueden aplicar métodos de sobremuestreo, submuestreo o usar métricas específicas.
6. Selección de características — eliminar características irrelevantes o redundantes para mejorar la eficiencia del modelo.

Estos pasos ayudan a mejorar la calidad y estabilidad del modelo, así como a prevenir el sobreajuste.