Descripción: Las características temporales son aspectos que capturan la relación de los datos con el tiempo, permitiendo a los modelos de aprendizaje automático y análisis de datos comprender patrones, tendencias y comportamientos a lo largo de períodos específicos. Estas características pueden incluir elementos como la estacionalidad, la tendencia y la periodicidad, que son fundamentales para el análisis de series temporales. Al incorporar información temporal, los modelos pueden hacer predicciones más precisas y relevantes, ya que pueden identificar cómo los eventos pasados influyen en los resultados futuros. En el contexto del aprendizaje automático, las características temporales son esenciales para tareas como la predicción de demanda, el análisis de datos históricos y la detección de anomalías, donde el tiempo juega un papel crucial en la interpretación de los datos. La capacidad de extraer y utilizar estas características permite a los sistemas adaptarse y responder a cambios en el entorno, mejorando así su eficacia y precisión.
