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Winsorización: definición y aplicación en IA | camiloboo

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Winsorización

Winsorization

También: Winsorization

Sustitución de valores extremos por límites percentiles definidos.

Definición técnica

Sustitución de valores extremos por límites percentiles definidos. Distingue entre error y evento legítimo antes de eliminar o limitar una observación.

Explicación empresarial

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¿Hay un proceso que os está quitando demasiadas horas?

Cuéntame qué proceso seguís haciendo a mano. Revisaré si merece automatizarlo, qué resultado debería mejorar y cuál sería el primer paso razonable.

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Soluciones Casos Cómo trabajo

Ayuda a decidir cómo diseñar, controlar o utilizar winsorización sin perder trazabilidad, calidad ni capacidad de revisión.

Para qué sirve

Definir cuándo aplicar winsorización, qué evidencia necesita y cómo comprobar que cumple el uso previsto.

Cómo funciona

Distingue entre error y evento legítimo antes de eliminar o limitar una observación. El resultado se conserva con métricas, versión y procedencia para poder auditarlo.

Ejemplos

Ejemplo práctico

Un pipeline registra winsorización junto con sus parámetros y valida el resultado sobre datos representativos antes de reutilizarlo.

Ejemplo empresarial

Un equipo documenta responsables, criterios de aceptación y riesgos de winsorización antes de incorporarlo a un proceso automatizado.

Confusiones frecuentes

No debe confundirse con conceptos próximos que operan sobre otra unidad, persiguen otro objetivo o requieren un criterio de validación distinto.

Limitaciones

Su utilidad depende del contexto, la representatividad de los datos, los supuestos aplicados y la calidad del procedimiento de evaluación.

Riesgos

Una definición o aplicación incorrecta puede introducir sesgos, fuga de información, errores silenciosos o conclusiones que no generalizan.

Idea principal

Sustitución de valores extremos por límites percentiles definidos.

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Definición técnica
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Para qué sirve
Cómo funciona
Ejemplos
Confusiones frecuentes
Limitaciones
Riesgos
Idea principal

Clasificación

Nivel: Intermedio
Categorías: Preparación, limpieza y normalización de datos
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Términos relacionados

Detección de novedad Detección de valores atípicos

Fuentes

Novelty and Outlier Detection
scikit-learn · Autor: scikit-learn developers · Documentación oficial
Fuente primaria, normativa u oficial para definir el concepto, su funcionamiento y sus límites.
Fuente comprobada el 25 de julio de 2026

Revisión editorial

Última revisión: 25 de julio de 2026

Camilo Boo

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