Análisis de Información Mutua
Es una métrica utilizada para medir la dependencia o relación entre dos variables aleatorias.
Proporciona información sobre cuánto se reduce la incertidumbre en una variable al conocer la otra.
En el ámbito del machine learning, se emplea comúnmente para seleccionar características relevantes en conjuntos de datos.
Permite identificar qué atributos tienen más influencia en la predicción o clasificación de un modelo.
Es especialmente útil en tareas de filtrado de datos o reducción de dimensionalidad para optimizar el rendimiento de los algoritmos.
Esta técnica se basa en conceptos de teoría de la información, como la entropía, para cuantificar las relaciones.
Un análisis efectivo puede ayudar a mejorar la eficiencia y precisión al eliminar redundancias e irrelevancias en los datos de entrada.