Ciencia de Datos para aprendizaje automático. - 045.- Ciencia de Datos para ML. Escalado de datos con RobustEscaler.

Dedicamos este video a un tipo especial de escalado de datos, usando la clase RobustScaler de scikit-learn, especialmente útil con conjunto de datos en los que abundan los "outliers", y con algoritmos de aprendizaje automático más propensos al sobreajuste. RobustScaler opera sobre cada columna de características de forma independiente y centra los datos calculando la mediana, no la media, y los escala usando el rango intercuartílico (IQR), usando el primer y tercer cuartil. Esto consigue que los valores extremos y atípicos tengan menos influencia en los resultados. Vemos un ejemplo práctico completo de su uso con el Dataset Wine que ya hemos usado en anteriores videos. Archivos de práctica: https://colab.research.google.com/drive/1De5yke-3vvRt0BCCHd6JgDzmCaaHHqW2?usp=sharing