Dependencia de datos

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, se refiere a la relación entre las características o variables de un conjunto de datos y su impacto en los modelos predictivos o algoritmos utilizados.

Cuando los datos tienen fuertes dependencias entre sus características, es posible que estas relaciones afecten la capacidad del modelo para generalizar y desempeñarse adecuadamente con datos nuevos o no vistos.

Una alta dependencia de datos puede generar problemas como multicolinealidad, donde diferentes variables aportan información redundante al modelo.

Es clave identificar y manejar estas relaciones, ya sea mediante técnicas de selección de características, reducción de dimensionalidad o mediante un análisis cuidadoso de los datos antes de entrenar el modelo.

No abordar adecuadamente estas dependencias puede dar lugar a sobreajuste, resultados erróneos o modelos que no sean robustos en ambientes reales.