Variable explicativa

En el contexto de la inteligencia artificial y el machine learning, se refiere a una característica, atributo o columna en un conjunto de datos utilizada para explicar, predecir o determinar el comportamiento de la variable objetivo o dependiente.

Cumple la función de entrada en los modelos predictivos al proporcionar información que ayuda a entrenar al algoritmo para identificar patrones y relaciones en los datos.

Puede ser de tipo cuantitativo (numérico) o cualitativo (categórico) y su correcta selección e ingeniería es crucial para garantizar la precisión y efectividad del modelo.

Es fundamental realizar un análisis previo para identificar cuáles de estas contribuyen significativamente al aprendizaje del modelo, mientras se eliminan aquellas irrelevantes o redundantes.

Su calidad y relevancia influyen directamente en el desempeño del sistema, haciendo esencial evitar datos inconsistentes, incompletos o ruidosos durante el proceso de preparación.