Filtrado de características

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se refiere al proceso de seleccionar un subconjunto relevante de características o variables a partir de un conjunto inicial más grande de datos.

Este proceso busca identificar y priorizar las características que tienen el mayor impacto en la construcción y rendimiento de un modelo.

Al eliminar características redundantes, irrelevantes o ruidosas, se mejora la eficiencia computacional, se reduce la complejidad del modelo y se mitiga el riesgo de sobreajuste.

Existen métodos supervisados y no supervisados para llevar a cabo esta tarea, dependiendo de la naturaleza de los datos y los objetivos del análisis.

Su implementación incluye técnicas como la selección basada en estadísticas, algoritmos de envoltura o métodos integrados en modelos como los árboles de decisión y los métodos de regularización.