Descripción: La selección de características es un proceso fundamental en el ámbito del aprendizaje automático y las redes neuronales, que consiste en identificar y seleccionar un subconjunto de características relevantes para su uso en la construcción de modelos predictivos. Este proceso es crucial porque la calidad y la relevancia de las características pueden influir significativamente en el rendimiento del modelo. Al reducir la dimensionalidad del conjunto de datos, se minimiza el riesgo de sobreajuste, se mejora la interpretabilidad del modelo y se acelera el tiempo de entrenamiento. La selección de características puede llevarse a cabo mediante diversas técnicas, que incluyen métodos de filtrado, envoltura y embebido. Los métodos de filtrado evalúan la relevancia de las características de manera independiente del modelo, mientras que los métodos de envoltura utilizan un modelo específico para evaluar la combinación de características. Por otro lado, los métodos embebidos realizan la selección de características durante el proceso de entrenamiento del modelo. En el contexto de AutoML, la selección de características se automatiza, permitiendo a los usuarios obtener modelos optimizados sin necesidad de un profundo conocimiento técnico. Esto democratiza el acceso a la inteligencia artificial, facilitando su implementación en diversas industrias y aplicaciones.
