Ingeniería de Características

Proceso fundamental dentro del aprendizaje automático para transformar, seleccionar o crear variables de entrada que mejoren el desempeño de los modelos predictivos.

Implica identificar, limpiar y estructurar los datos relevantes, asegurando que sean representativos y útiles para el problema específico que se desea resolver.

Incluye técnicas como la normalización, eliminación de valores atípicos, generación de nuevas variables derivadas o selección de características relevantes basadas en métricas estadísticas o de importancia.

Optimiza tanto la eficiencia del modelo al reducir la dimensionalidad como su precisión al enfocarse en aspectos esenciales de los datos.

Es una combinación de conocimiento del dominio del problema y análisis sistémico de los datos para maximizar el impacto del aprendizaje automático.