Descripción: X-Feature Selection es el proceso de seleccionar un subconjunto de características relevantes para la construcción del modelo. Este proceso es fundamental en el análisis predictivo, ya que permite mejorar la precisión del modelo, reducir el tiempo de entrenamiento y evitar el sobreajuste. Al seleccionar solo las características más significativas, se facilita la interpretación de los resultados y se optimiza el rendimiento del modelo. La selección de características puede llevarse a cabo mediante diversas técnicas, que se dividen en métodos de filtrado, envoltura y embebido. Los métodos de filtrado evalúan la relevancia de las características de forma 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 resumen, X-Feature Selection es una etapa crítica en el análisis de datos que impacta directamente en la efectividad de los modelos predictivos, permitiendo a los analistas y científicos de datos construir modelos más robustos y eficientes.
