Datos NO lineales

Constituyen conjuntos de datos en los que las relaciones entre las variables no pueden ser representadas adecuadamente mediante una línea recta o una fórmula lineal en un gráfico.

Estas relaciones complejas suelen requerir modelos más avanzados para ser analizadas o predecir su comportamiento, siendo comunes en situaciones y dominios con alta variabilidad, como el reconocimiento de patrones, clasificación de imágenes o procesamiento de lenguaje natural.

En machine learning, los algoritmos no lineales como redes neuronales, árboles de decisión o SVM suelen ser ideales para trabajar con este tipo de datos, permitiendo capturar patrones intrincados que quedan fuera del alcance de los métodos lineales tradicionales.