Está prediciendo futuras tasas de empleo a partir de muchas características económicas cuyas magnitudes difieren enormemente. Para evitar que las características con grandes magnitudes dominen el modelo, ¿qué paso de preprocesamiento debe aplicar antes del entrenamiento?

Estandarizar las características (escalado Z-score) es la técnica adecuada porque transforma los datos para que tengan una media de 0 y una desviación estándar de 1. Esto asegura que todas las características contribuyan equitativamente al modelo, evitando que aquellas con mayores magnitudes dominen el proceso de aprendizaje. El binning de cuantiles convierte valores continuos en categorías, lo que puede resultar en pérdida de información y no aborda directamente el problema de la magnitud. La transformación de producto cartesiano crea nuevas características combinando las existentes, lo cual no resuelve el problema de escala de las características originales. La transformación OSB se utiliza para crear características de ventana deslizante, lo cual no es el objetivo principal aquí.