Transformar variables usando Box-Cox

Si se tiene un data set con variables que no tienen una distribución normal, y se quiere transformar esas variables para obtener mayor información de ellas, una forma es usar la transformación de box-cox, que busca un valor "lambda" para elevar la variable hasta encontrar la desviaciones estándar más cercana a cero, y así obtener una nueva variable con una distribución más "normal". Para detalles de box-cox ver referencia.

Conceptualmente las transformaciones quedan así:

 y el data set queda así:

Binarizar variables continuas

El siguiente script transforma las variables continuas en múltiples variables binarias (0,1) que indican a qué cuartil pertenece la observación para cada variable.

Esto para usar en algoritmos (como las redes neuronales) que aprenden mas rápido con datos binarizados.
NOTA: En algunas situaciones esto puede significar una perdida de información, para detalle sobre esto ver referencias 1 y 2.

Usando el data set iris, conceptualmente queda así: