Capítulo 5: Transformando y Escalando Características
5.4 Qué Podría Salir Mal
Transformar y escalar características son técnicas poderosas que ayudan a los modelos de machine learning a procesar datos de manera efectiva, pero deben aplicarse con cuidado para evitar posibles errores. En esta sección, discutiremos problemas comunes que pueden surgir durante el proceso de transformación y escalado, y cómo evitarlos.
5.4.1 Aplicar la Transformación Incorrecta a los Datos
Uno de los errores más comunes al transformar datos es usar una transformación inadecuada para el tipo de datos. No todas las características deben escalarse o transformarse de la misma manera, y aplicar la transformación incorrecta puede distorsionar las relaciones entre las características y la variable objetivo.
Qué puede salir mal:
- Usar transformación logarítmica en datos con valores negativos o cero resultará en errores, ya que el logaritmo de un número negativo no está definido.
- Aplicar transformación de raíz cuadrada a datos con valores negativos conduce a valores NaN (no es un número).
- Usar escalado min-max en datos con valores atípicos extremos puede comprimir el rango de valores, haciendo que el modelo sea muy sensible a los valores atípicos.
Solución:
- Inspecciona siempre tus datos antes de aplicar transformaciones. Si tus datos contienen ceros o valores negativos, usa una transformación como raíz cúbica o Yeo-Johnson, que pueden manejar valores positivos y negativos.
- Para características con valores atípicos extremos, considera usar RobustScaler o aplicar transformaciones menos sensibles a valores atípicos, como transformaciones logarítmica o de raíz cúbica.
5.4.2 Escalar Incorrectamente los Datos de Prueba
Al trabajar con modelos de machine learning, escalar o transformar datos incorrectamente, especialmente después de dividirlos en conjuntos de entrenamiento y prueba, puede llevar a sobreajuste o evaluaciones incorrectas del modelo.
Qué puede salir mal:
- Si se aplica el escalado a ambos conjuntos (entrenamiento y prueba) al mismo tiempo, el conjunto de prueba revelará información del conjunto de entrenamiento, lo que lleva a resultados sesgados y un rendimiento del modelo sobreestimado.
- Aplicar transformaciones por separado a los conjuntos de entrenamiento y prueba podría resultar en escalas inconsistentes, causando discrepancias entre los conjuntos.
Solución:
- Aplica siempre el escalado y las transformaciones después de dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba.
- Ajusta el escalador o la transformación en los datos de entrenamiento y luego aplica la misma transformación a los datos de prueba.
5.4.3 Sobre-transformar los Datos
Si bien transformar datos puede mejorar el rendimiento del modelo, es posible sobre-transformar los datos, especialmente con transformaciones no lineales como la logarítmica o Box-Cox, lo que puede resultar en pérdida de interpretabilidad o distorsionar las relaciones naturales en los datos.
Qué puede salir mal:
- Aplicar múltiples transformaciones para "forzar" la normalidad en los datos puede hacer que las relaciones entre las características sean más difíciles de interpretar para el modelo.
- Transformaciones demasiado agresivas pueden aplanar la distribución de los datos, haciéndolos menos informativos.
Solución:
- Usa transformaciones solo cuando sea necesario. Si tus datos ya tienen una distribución normal, no hay necesidad de aplicar transformaciones adicionales.
- Visualiza siempre tus datos antes y después de la transformación para asegurarte de que la transformación es adecuada.
5.4.4 Interpretar Incorrectamente las Transformaciones Logarítmicas
Las transformaciones logarítmicas comprimen el rango de valores grandes y pueden hacer que la interpretación de las características transformadas sea desafiante.
Qué puede salir mal:
- Después de aplicar una transformación logarítmica, la escala de la característica cambia. Interpretar la salida del modelo sin considerar la transformación inversa puede llevar a conclusiones incorrectas sobre el impacto de la característica.
- Los datos transformados ya no están en las unidades originales, lo que puede hacer que la comunicación e interpretación sean más difíciles.
Solución:
- Cuando uses transformaciones logarítmicas, aplica siempre la transformación inversa (exponenciación) para devolver los resultados a su escala original.
- Sé cauteloso al interpretar características transformadas con logaritmos y explica el resultado en función de la transformación aplicada.
5.5.5 Ignorar la Naturaleza de las Relaciones No Lineales
No todas las relaciones entre características y la variable objetivo son lineales. Aplicar solo transformaciones lineales, como el escalado o la normalización, puede omitir importantes relaciones no lineales.
Qué puede salir mal:
- Al asumir una relación lineal y aplicar solo escalado o normalización, el modelo puede perder patrones complejos en los datos.
- Si la verdadera relación entre una característica y la variable objetivo es no lineal, solo aplicar transformaciones lineales puede debilitar el poder predictivo del modelo.
Solución:
- Explora transformaciones no lineales como logarítmica, raíz cuadrada, raíz cúbica y características polinomiales si sospechas relaciones no lineales entre las características y el objetivo.
- Visualiza las relaciones entre las características y la variable objetivo para comprender mejor los patrones subyacentes.
5.5.6 Manejar Inadecuadamente los Valores Atípicos
Transformaciones como el escalado min-max y la estandarización son sensibles a los valores atípicos. Si tu conjunto de datos contiene valores extremos, estas transformaciones pueden distorsionarse por ellos, resultando en escalas inadecuadas.
Qué puede salir mal:
- Los valores atípicos pueden dominar el proceso de escalado, causando que la mayor parte de los datos se comprima en un rango estrecho.
- Métodos de escalado como min-max pueden hacer que pequeños cambios en los datos parezcan más grandes de lo que son en presencia de valores atípicos extremos.
Solución:
- Antes de aplicar transformaciones, detecta y maneja los valores atípicos usando técnicas como capping (limitar valores extremos a un umbral) o RobustScaler, que escala los datos basándose en el rango intercuartílico.
- Usa transformaciones logarítmica o de raíz cuadrada para minimizar el impacto de los valores atípicos mientras preservas la estructura general de los datos.
Aunque transformar y escalar características son esenciales para mejorar el rendimiento del modelo, hay varios errores potenciales que deben evitarse. Aplicar la transformación incorrecta, escalar los datos incorrectamente o interpretar mal los datos transformados puede llevar a resultados inexactos o engañosos. Al comprender estos riesgos y aplicar transformaciones cuidadosamente, puedes asegurarte de que tus modelos estén optimizados para el éxito, preservando la integridad de los datos.
5.4 Qué Podría Salir Mal
Transformar y escalar características son técnicas poderosas que ayudan a los modelos de machine learning a procesar datos de manera efectiva, pero deben aplicarse con cuidado para evitar posibles errores. En esta sección, discutiremos problemas comunes que pueden surgir durante el proceso de transformación y escalado, y cómo evitarlos.
5.4.1 Aplicar la Transformación Incorrecta a los Datos
Uno de los errores más comunes al transformar datos es usar una transformación inadecuada para el tipo de datos. No todas las características deben escalarse o transformarse de la misma manera, y aplicar la transformación incorrecta puede distorsionar las relaciones entre las características y la variable objetivo.
Qué puede salir mal:
- Usar transformación logarítmica en datos con valores negativos o cero resultará en errores, ya que el logaritmo de un número negativo no está definido.
- Aplicar transformación de raíz cuadrada a datos con valores negativos conduce a valores NaN (no es un número).
- Usar escalado min-max en datos con valores atípicos extremos puede comprimir el rango de valores, haciendo que el modelo sea muy sensible a los valores atípicos.
Solución:
- Inspecciona siempre tus datos antes de aplicar transformaciones. Si tus datos contienen ceros o valores negativos, usa una transformación como raíz cúbica o Yeo-Johnson, que pueden manejar valores positivos y negativos.
- Para características con valores atípicos extremos, considera usar RobustScaler o aplicar transformaciones menos sensibles a valores atípicos, como transformaciones logarítmica o de raíz cúbica.
5.4.2 Escalar Incorrectamente los Datos de Prueba
Al trabajar con modelos de machine learning, escalar o transformar datos incorrectamente, especialmente después de dividirlos en conjuntos de entrenamiento y prueba, puede llevar a sobreajuste o evaluaciones incorrectas del modelo.
Qué puede salir mal:
- Si se aplica el escalado a ambos conjuntos (entrenamiento y prueba) al mismo tiempo, el conjunto de prueba revelará información del conjunto de entrenamiento, lo que lleva a resultados sesgados y un rendimiento del modelo sobreestimado.
- Aplicar transformaciones por separado a los conjuntos de entrenamiento y prueba podría resultar en escalas inconsistentes, causando discrepancias entre los conjuntos.
Solución:
- Aplica siempre el escalado y las transformaciones después de dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba.
- Ajusta el escalador o la transformación en los datos de entrenamiento y luego aplica la misma transformación a los datos de prueba.
5.4.3 Sobre-transformar los Datos
Si bien transformar datos puede mejorar el rendimiento del modelo, es posible sobre-transformar los datos, especialmente con transformaciones no lineales como la logarítmica o Box-Cox, lo que puede resultar en pérdida de interpretabilidad o distorsionar las relaciones naturales en los datos.
Qué puede salir mal:
- Aplicar múltiples transformaciones para "forzar" la normalidad en los datos puede hacer que las relaciones entre las características sean más difíciles de interpretar para el modelo.
- Transformaciones demasiado agresivas pueden aplanar la distribución de los datos, haciéndolos menos informativos.
Solución:
- Usa transformaciones solo cuando sea necesario. Si tus datos ya tienen una distribución normal, no hay necesidad de aplicar transformaciones adicionales.
- Visualiza siempre tus datos antes y después de la transformación para asegurarte de que la transformación es adecuada.
5.4.4 Interpretar Incorrectamente las Transformaciones Logarítmicas
Las transformaciones logarítmicas comprimen el rango de valores grandes y pueden hacer que la interpretación de las características transformadas sea desafiante.
Qué puede salir mal:
- Después de aplicar una transformación logarítmica, la escala de la característica cambia. Interpretar la salida del modelo sin considerar la transformación inversa puede llevar a conclusiones incorrectas sobre el impacto de la característica.
- Los datos transformados ya no están en las unidades originales, lo que puede hacer que la comunicación e interpretación sean más difíciles.
Solución:
- Cuando uses transformaciones logarítmicas, aplica siempre la transformación inversa (exponenciación) para devolver los resultados a su escala original.
- Sé cauteloso al interpretar características transformadas con logaritmos y explica el resultado en función de la transformación aplicada.
5.5.5 Ignorar la Naturaleza de las Relaciones No Lineales
No todas las relaciones entre características y la variable objetivo son lineales. Aplicar solo transformaciones lineales, como el escalado o la normalización, puede omitir importantes relaciones no lineales.
Qué puede salir mal:
- Al asumir una relación lineal y aplicar solo escalado o normalización, el modelo puede perder patrones complejos en los datos.
- Si la verdadera relación entre una característica y la variable objetivo es no lineal, solo aplicar transformaciones lineales puede debilitar el poder predictivo del modelo.
Solución:
- Explora transformaciones no lineales como logarítmica, raíz cuadrada, raíz cúbica y características polinomiales si sospechas relaciones no lineales entre las características y el objetivo.
- Visualiza las relaciones entre las características y la variable objetivo para comprender mejor los patrones subyacentes.
5.5.6 Manejar Inadecuadamente los Valores Atípicos
Transformaciones como el escalado min-max y la estandarización son sensibles a los valores atípicos. Si tu conjunto de datos contiene valores extremos, estas transformaciones pueden distorsionarse por ellos, resultando en escalas inadecuadas.
Qué puede salir mal:
- Los valores atípicos pueden dominar el proceso de escalado, causando que la mayor parte de los datos se comprima en un rango estrecho.
- Métodos de escalado como min-max pueden hacer que pequeños cambios en los datos parezcan más grandes de lo que son en presencia de valores atípicos extremos.
Solución:
- Antes de aplicar transformaciones, detecta y maneja los valores atípicos usando técnicas como capping (limitar valores extremos a un umbral) o RobustScaler, que escala los datos basándose en el rango intercuartílico.
- Usa transformaciones logarítmica o de raíz cuadrada para minimizar el impacto de los valores atípicos mientras preservas la estructura general de los datos.
Aunque transformar y escalar características son esenciales para mejorar el rendimiento del modelo, hay varios errores potenciales que deben evitarse. Aplicar la transformación incorrecta, escalar los datos incorrectamente o interpretar mal los datos transformados puede llevar a resultados inexactos o engañosos. Al comprender estos riesgos y aplicar transformaciones cuidadosamente, puedes asegurarte de que tus modelos estén optimizados para el éxito, preservando la integridad de los datos.
5.4 Qué Podría Salir Mal
Transformar y escalar características son técnicas poderosas que ayudan a los modelos de machine learning a procesar datos de manera efectiva, pero deben aplicarse con cuidado para evitar posibles errores. En esta sección, discutiremos problemas comunes que pueden surgir durante el proceso de transformación y escalado, y cómo evitarlos.
5.4.1 Aplicar la Transformación Incorrecta a los Datos
Uno de los errores más comunes al transformar datos es usar una transformación inadecuada para el tipo de datos. No todas las características deben escalarse o transformarse de la misma manera, y aplicar la transformación incorrecta puede distorsionar las relaciones entre las características y la variable objetivo.
Qué puede salir mal:
- Usar transformación logarítmica en datos con valores negativos o cero resultará en errores, ya que el logaritmo de un número negativo no está definido.
- Aplicar transformación de raíz cuadrada a datos con valores negativos conduce a valores NaN (no es un número).
- Usar escalado min-max en datos con valores atípicos extremos puede comprimir el rango de valores, haciendo que el modelo sea muy sensible a los valores atípicos.
Solución:
- Inspecciona siempre tus datos antes de aplicar transformaciones. Si tus datos contienen ceros o valores negativos, usa una transformación como raíz cúbica o Yeo-Johnson, que pueden manejar valores positivos y negativos.
- Para características con valores atípicos extremos, considera usar RobustScaler o aplicar transformaciones menos sensibles a valores atípicos, como transformaciones logarítmica o de raíz cúbica.
5.4.2 Escalar Incorrectamente los Datos de Prueba
Al trabajar con modelos de machine learning, escalar o transformar datos incorrectamente, especialmente después de dividirlos en conjuntos de entrenamiento y prueba, puede llevar a sobreajuste o evaluaciones incorrectas del modelo.
Qué puede salir mal:
- Si se aplica el escalado a ambos conjuntos (entrenamiento y prueba) al mismo tiempo, el conjunto de prueba revelará información del conjunto de entrenamiento, lo que lleva a resultados sesgados y un rendimiento del modelo sobreestimado.
- Aplicar transformaciones por separado a los conjuntos de entrenamiento y prueba podría resultar en escalas inconsistentes, causando discrepancias entre los conjuntos.
Solución:
- Aplica siempre el escalado y las transformaciones después de dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba.
- Ajusta el escalador o la transformación en los datos de entrenamiento y luego aplica la misma transformación a los datos de prueba.
5.4.3 Sobre-transformar los Datos
Si bien transformar datos puede mejorar el rendimiento del modelo, es posible sobre-transformar los datos, especialmente con transformaciones no lineales como la logarítmica o Box-Cox, lo que puede resultar en pérdida de interpretabilidad o distorsionar las relaciones naturales en los datos.
Qué puede salir mal:
- Aplicar múltiples transformaciones para "forzar" la normalidad en los datos puede hacer que las relaciones entre las características sean más difíciles de interpretar para el modelo.
- Transformaciones demasiado agresivas pueden aplanar la distribución de los datos, haciéndolos menos informativos.
Solución:
- Usa transformaciones solo cuando sea necesario. Si tus datos ya tienen una distribución normal, no hay necesidad de aplicar transformaciones adicionales.
- Visualiza siempre tus datos antes y después de la transformación para asegurarte de que la transformación es adecuada.
5.4.4 Interpretar Incorrectamente las Transformaciones Logarítmicas
Las transformaciones logarítmicas comprimen el rango de valores grandes y pueden hacer que la interpretación de las características transformadas sea desafiante.
Qué puede salir mal:
- Después de aplicar una transformación logarítmica, la escala de la característica cambia. Interpretar la salida del modelo sin considerar la transformación inversa puede llevar a conclusiones incorrectas sobre el impacto de la característica.
- Los datos transformados ya no están en las unidades originales, lo que puede hacer que la comunicación e interpretación sean más difíciles.
Solución:
- Cuando uses transformaciones logarítmicas, aplica siempre la transformación inversa (exponenciación) para devolver los resultados a su escala original.
- Sé cauteloso al interpretar características transformadas con logaritmos y explica el resultado en función de la transformación aplicada.
5.5.5 Ignorar la Naturaleza de las Relaciones No Lineales
No todas las relaciones entre características y la variable objetivo son lineales. Aplicar solo transformaciones lineales, como el escalado o la normalización, puede omitir importantes relaciones no lineales.
Qué puede salir mal:
- Al asumir una relación lineal y aplicar solo escalado o normalización, el modelo puede perder patrones complejos en los datos.
- Si la verdadera relación entre una característica y la variable objetivo es no lineal, solo aplicar transformaciones lineales puede debilitar el poder predictivo del modelo.
Solución:
- Explora transformaciones no lineales como logarítmica, raíz cuadrada, raíz cúbica y características polinomiales si sospechas relaciones no lineales entre las características y el objetivo.
- Visualiza las relaciones entre las características y la variable objetivo para comprender mejor los patrones subyacentes.
5.5.6 Manejar Inadecuadamente los Valores Atípicos
Transformaciones como el escalado min-max y la estandarización son sensibles a los valores atípicos. Si tu conjunto de datos contiene valores extremos, estas transformaciones pueden distorsionarse por ellos, resultando en escalas inadecuadas.
Qué puede salir mal:
- Los valores atípicos pueden dominar el proceso de escalado, causando que la mayor parte de los datos se comprima en un rango estrecho.
- Métodos de escalado como min-max pueden hacer que pequeños cambios en los datos parezcan más grandes de lo que son en presencia de valores atípicos extremos.
Solución:
- Antes de aplicar transformaciones, detecta y maneja los valores atípicos usando técnicas como capping (limitar valores extremos a un umbral) o RobustScaler, que escala los datos basándose en el rango intercuartílico.
- Usa transformaciones logarítmica o de raíz cuadrada para minimizar el impacto de los valores atípicos mientras preservas la estructura general de los datos.
Aunque transformar y escalar características son esenciales para mejorar el rendimiento del modelo, hay varios errores potenciales que deben evitarse. Aplicar la transformación incorrecta, escalar los datos incorrectamente o interpretar mal los datos transformados puede llevar a resultados inexactos o engañosos. Al comprender estos riesgos y aplicar transformaciones cuidadosamente, puedes asegurarte de que tus modelos estén optimizados para el éxito, preservando la integridad de los datos.
5.4 Qué Podría Salir Mal
Transformar y escalar características son técnicas poderosas que ayudan a los modelos de machine learning a procesar datos de manera efectiva, pero deben aplicarse con cuidado para evitar posibles errores. En esta sección, discutiremos problemas comunes que pueden surgir durante el proceso de transformación y escalado, y cómo evitarlos.
5.4.1 Aplicar la Transformación Incorrecta a los Datos
Uno de los errores más comunes al transformar datos es usar una transformación inadecuada para el tipo de datos. No todas las características deben escalarse o transformarse de la misma manera, y aplicar la transformación incorrecta puede distorsionar las relaciones entre las características y la variable objetivo.
Qué puede salir mal:
- Usar transformación logarítmica en datos con valores negativos o cero resultará en errores, ya que el logaritmo de un número negativo no está definido.
- Aplicar transformación de raíz cuadrada a datos con valores negativos conduce a valores NaN (no es un número).
- Usar escalado min-max en datos con valores atípicos extremos puede comprimir el rango de valores, haciendo que el modelo sea muy sensible a los valores atípicos.
Solución:
- Inspecciona siempre tus datos antes de aplicar transformaciones. Si tus datos contienen ceros o valores negativos, usa una transformación como raíz cúbica o Yeo-Johnson, que pueden manejar valores positivos y negativos.
- Para características con valores atípicos extremos, considera usar RobustScaler o aplicar transformaciones menos sensibles a valores atípicos, como transformaciones logarítmica o de raíz cúbica.
5.4.2 Escalar Incorrectamente los Datos de Prueba
Al trabajar con modelos de machine learning, escalar o transformar datos incorrectamente, especialmente después de dividirlos en conjuntos de entrenamiento y prueba, puede llevar a sobreajuste o evaluaciones incorrectas del modelo.
Qué puede salir mal:
- Si se aplica el escalado a ambos conjuntos (entrenamiento y prueba) al mismo tiempo, el conjunto de prueba revelará información del conjunto de entrenamiento, lo que lleva a resultados sesgados y un rendimiento del modelo sobreestimado.
- Aplicar transformaciones por separado a los conjuntos de entrenamiento y prueba podría resultar en escalas inconsistentes, causando discrepancias entre los conjuntos.
Solución:
- Aplica siempre el escalado y las transformaciones después de dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba.
- Ajusta el escalador o la transformación en los datos de entrenamiento y luego aplica la misma transformación a los datos de prueba.
5.4.3 Sobre-transformar los Datos
Si bien transformar datos puede mejorar el rendimiento del modelo, es posible sobre-transformar los datos, especialmente con transformaciones no lineales como la logarítmica o Box-Cox, lo que puede resultar en pérdida de interpretabilidad o distorsionar las relaciones naturales en los datos.
Qué puede salir mal:
- Aplicar múltiples transformaciones para "forzar" la normalidad en los datos puede hacer que las relaciones entre las características sean más difíciles de interpretar para el modelo.
- Transformaciones demasiado agresivas pueden aplanar la distribución de los datos, haciéndolos menos informativos.
Solución:
- Usa transformaciones solo cuando sea necesario. Si tus datos ya tienen una distribución normal, no hay necesidad de aplicar transformaciones adicionales.
- Visualiza siempre tus datos antes y después de la transformación para asegurarte de que la transformación es adecuada.
5.4.4 Interpretar Incorrectamente las Transformaciones Logarítmicas
Las transformaciones logarítmicas comprimen el rango de valores grandes y pueden hacer que la interpretación de las características transformadas sea desafiante.
Qué puede salir mal:
- Después de aplicar una transformación logarítmica, la escala de la característica cambia. Interpretar la salida del modelo sin considerar la transformación inversa puede llevar a conclusiones incorrectas sobre el impacto de la característica.
- Los datos transformados ya no están en las unidades originales, lo que puede hacer que la comunicación e interpretación sean más difíciles.
Solución:
- Cuando uses transformaciones logarítmicas, aplica siempre la transformación inversa (exponenciación) para devolver los resultados a su escala original.
- Sé cauteloso al interpretar características transformadas con logaritmos y explica el resultado en función de la transformación aplicada.
5.5.5 Ignorar la Naturaleza de las Relaciones No Lineales
No todas las relaciones entre características y la variable objetivo son lineales. Aplicar solo transformaciones lineales, como el escalado o la normalización, puede omitir importantes relaciones no lineales.
Qué puede salir mal:
- Al asumir una relación lineal y aplicar solo escalado o normalización, el modelo puede perder patrones complejos en los datos.
- Si la verdadera relación entre una característica y la variable objetivo es no lineal, solo aplicar transformaciones lineales puede debilitar el poder predictivo del modelo.
Solución:
- Explora transformaciones no lineales como logarítmica, raíz cuadrada, raíz cúbica y características polinomiales si sospechas relaciones no lineales entre las características y el objetivo.
- Visualiza las relaciones entre las características y la variable objetivo para comprender mejor los patrones subyacentes.
5.5.6 Manejar Inadecuadamente los Valores Atípicos
Transformaciones como el escalado min-max y la estandarización son sensibles a los valores atípicos. Si tu conjunto de datos contiene valores extremos, estas transformaciones pueden distorsionarse por ellos, resultando en escalas inadecuadas.
Qué puede salir mal:
- Los valores atípicos pueden dominar el proceso de escalado, causando que la mayor parte de los datos se comprima en un rango estrecho.
- Métodos de escalado como min-max pueden hacer que pequeños cambios en los datos parezcan más grandes de lo que son en presencia de valores atípicos extremos.
Solución:
- Antes de aplicar transformaciones, detecta y maneja los valores atípicos usando técnicas como capping (limitar valores extremos a un umbral) o RobustScaler, que escala los datos basándose en el rango intercuartílico.
- Usa transformaciones logarítmica o de raíz cuadrada para minimizar el impacto de los valores atípicos mientras preservas la estructura general de los datos.
Aunque transformar y escalar características son esenciales para mejorar el rendimiento del modelo, hay varios errores potenciales que deben evitarse. Aplicar la transformación incorrecta, escalar los datos incorrectamente o interpretar mal los datos transformados puede llevar a resultados inexactos o engañosos. Al comprender estos riesgos y aplicar transformaciones cuidadosamente, puedes asegurarte de que tus modelos estén optimizados para el éxito, preservando la integridad de los datos.