Mapeo de Características

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se refiere a la transformación o proyección de datos de entrada originales a un espacio de características de mayor dimensión o diferente representación.

Este proceso busca mejorar la capacidad de los algoritmos para identificar patrones y relaciones complejas en los datos.

El mapeo de características se utiliza, principalmente, en casos donde los datos no tienen una distribución lineal y requieren ser convertidos a un formato que facilite su análisis por modelos de machine learning.

Métodos como los kernels en máquinas de soporte vectorial (SVM) son un ejemplo común de esta técnica, ya que permiten realizar transformaciones implícitas sin necesidad de calcular directamente las nuevas características.

La efectividad del mapeo depende de elegir representaciones que sean relevantes y útiles para los objetivos del modelo.

Este enfoque puede mejorar la precisión de predicciones, especialmente en problemas complejos o con datos altamente dimensionales.