Descripción: La selección de características probabilística es un método para seleccionar características en función de su contribución probabilística al modelo. Este enfoque se basa en la idea de que no todas las características disponibles en un conjunto de datos son igualmente relevantes para la tarea de modelado. Al utilizar técnicas probabilísticas, se evalúa la importancia de cada característica considerando su relación con la variable objetivo. Esto permite identificar y retener solo aquellas características que aportan información significativa, mejorando así la eficiencia del modelo y reduciendo el riesgo de sobreajuste. La selección de características probabilística puede incluir métodos como el análisis bayesiano, donde se calcula la probabilidad de que una característica sea relevante dado un conjunto de datos. Este enfoque no solo optimiza el rendimiento del modelo, sino que también facilita la interpretación de los resultados, ya que se pueden identificar claramente las características que influyen en las predicciones. Además, al reducir la dimensionalidad del conjunto de datos, se mejora la velocidad de entrenamiento y se simplifica el proceso de modelado, lo que es especialmente valioso en aplicaciones con grandes volúmenes de datos.
