Descripción: La ‘Selección de Características Robusta’ es un enfoque en el ámbito del aprendizaje automático que se centra en identificar y seleccionar las características más relevantes de un conjunto de datos, asegurando que estas características mantengan su efectividad incluso ante variaciones o perturbaciones en los datos. Este método es crucial en el contexto del Big Data, donde la cantidad de información puede ser abrumadora y no todas las características disponibles son igualmente útiles. La robustez en la selección de características implica que el modelo resultante no solo es preciso, sino que también es resistente a cambios en el entorno de datos, como ruido, outliers o cambios en la distribución de los datos. Esto se logra a través de técnicas que evalúan la estabilidad y la relevancia de las características en diferentes subconjuntos de datos, permitiendo así construir modelos más generales y confiables. En un mundo donde los datos son cada vez más complejos y variados, la selección de características robusta se convierte en una herramienta esencial para mejorar la interpretabilidad y la eficiencia de los modelos de aprendizaje automático.
