Estandarizar una variable numérica consiste en restarle su media y dividirla por su desviación estándar, de forma que la variable resultante tenga media cero y una escala comparable a otras variables ya estandarizadas, sin importar su unidad o rango original.
Por qué es un paso casi obligatorio
Muchos algoritmos —desde el descenso de gradiente hasta KNN y las SVM— son sensibles a la escala de las variables de entrada: una variable con un rango mucho más grande que otras puede dominar injustamente el resultado si los datos no se estandarizan antes de entrenar el modelo.