Descripción: Las técnicas de selección de características son métodos utilizados para identificar y seleccionar las características más relevantes de un conjunto de datos que contribuyen significativamente al rendimiento de un modelo de aprendizaje automático. Estas técnicas son fundamentales en el proceso de preprocesamiento de datos, ya que ayudan a reducir la dimensionalidad del espacio de características, lo que puede mejorar la precisión del modelo, reducir el tiempo de entrenamiento y evitar el sobreajuste. Existen diversas técnicas de selección de características, que se pueden clasificar en tres categorías principales: métodos de filtrado, métodos de envoltura y métodos basados en la incrustación. Los métodos de filtrado evalúan las características de forma independiente del modelo, utilizando métricas estadísticas para seleccionar las más relevantes. Los métodos de envoltura, por otro lado, utilizan un modelo específico para evaluar combinaciones de características y seleccionar las que mejoran el rendimiento del modelo. Finalmente, los métodos de incrustación integran la selección de características dentro del proceso de entrenamiento del modelo, permitiendo que el algoritmo aprenda qué características son más importantes. La selección adecuada de características no solo optimiza el rendimiento del modelo, sino que también facilita la interpretación de los resultados, lo que es crucial en aplicaciones donde la explicabilidad es esencial.
