Ordenamiento de Características

Es una técnica utilizada en el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para seleccionar y priorizar las características más relevantes de un conjunto de datos.

Su objetivo principal es mejorar la precisión de los modelos, reduciendo el ruido o la información redundante que pueda afectar su desempeño.

Permite optimizar el tiempo de entrenamiento y minimizar los recursos computacionales necesarios al trabajar únicamente con las variables más significativas.

Se basa en métodos estadísticos, algoritmos de aprendizaje automático o criterios específicos del dominio para evaluar la importancia de cada característica.

Es fundamental en tareas como clasificación, regresión y análisis predictivo, donde un conjunto de datos más limpio y manejable puede marcar la diferencia en los resultados finales.

Ayuda a prevenir el sobreajuste (overfitting) al evitar que el modelo construya relaciones espurias con datos irrelevantes o poco representativos.