Descripción: La priorización de características es el proceso de clasificar las variables o atributos de un conjunto de datos según su importancia o relevancia para el modelo de aprendizaje automático. Este proceso es fundamental en el ámbito del AutoML (Automated Machine Learning), donde se busca optimizar el rendimiento de los modelos de manera automática. Al identificar y seleccionar las características más significativas, se puede mejorar la precisión del modelo, reducir el tiempo de entrenamiento y evitar el sobreajuste. La priorización de características se basa en diversas técnicas estadísticas y algoritmos de aprendizaje, que evalúan la relación entre las características y la variable objetivo. Entre las metodologías más comunes se encuentran la regresión lineal, árboles de decisión y métodos de selección de características como el filtro, envoltura y embebido. La relevancia de este proceso radica en que no todas las características contribuyen de igual manera al rendimiento del modelo; algunas pueden ser redundantes o irrelevantes, lo que puede llevar a una disminución en la eficacia del modelo. Por lo tanto, la priorización de características no solo ayuda a mejorar la calidad del modelo, sino que también facilita la interpretación de los resultados, permitiendo a los analistas y científicos de datos entender mejor qué factores influyen en las predicciones realizadas por el modelo.
