Distribución de datos

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se refiere a la forma en que los valores de un conjunto de datos están organizados o distribuidos en relación con determinadas variables.

Es clave para entender patrones, tendencias y comportamientos en los datos, lo que permite construir modelos predictivos efectivos.

Un análisis adecuado permite detectar sesgos, anomalías y valores atípicos que podrían afectar el desempeño de los algoritmos.

Comprender su forma puede guiar en la selección de técnicas específicas de preprocesamiento, como la normalización o transformación de características.

Algunos ejemplos comunes incluyen distribuciones normales, uniformes y multimodales, cada una con implicancias distintas para los modelos de aprendizaje.

La verificación de esta característica en los datos es un paso crítico durante la etapa de preparación en cualquier proyecto de machine learning.