Z-score

Es una medida estadística que indica cuántas desviaciones estándar se encuentra un dato respecto a la media de un conjunto de datos.

Se utiliza para estandarizar valores y compararlos en diferentes distribuciones, independientemente de sus unidades o escalas.

En machine learning, puede emplearse para detectar valores atípicos (outliers) o para normalizar datos antes de entrenar modelos.

Los valores negativos indican que el dato está por debajo de la media, mientras que los valores positivos muestran que está por encima.

Es crucial en algoritmos sensibles a la escala de los datos, como la regresión logística o los métodos basados en distancia, como K-Nearest Neighbors.