Una empresa recopiló nuevos datos y luego creó una matriz de correlación, calculó estadísticas de resumen y produjo visualizaciones para comprender los datos. ¿Qué etapa del flujo de trabajo de machine learning es esta?

La etapa de Análisis Exploratorio de Datos (EDA) se enfoca en comprender las características de un conjunto de datos a través de métodos visuales y estadísticos. La creación de una matriz de correlación, el cálculo de estadísticas de resumen y la producción de visualizaciones son actividades clave de EDA, ya que ayudan a identificar patrones, anomalías y relaciones entre las variables antes de modelar. El preprocesamiento de datos se ocupa de limpiar y transformar los datos. La ingeniería de características se centra en crear nuevas variables a partir de las existentes. El ajuste de hiperparámetros se realiza después de seleccionar un modelo para optimizar su rendimiento.