Descripción: El ‘Atributo de Salida’ en el contexto de AutoML se refiere a la variable objetivo o salida que un modelo de aprendizaje automático predice. Este atributo es fundamental, ya que define el resultado que se desea obtener a partir de un conjunto de datos. En términos simples, es la respuesta que el modelo debe aprender a predecir basándose en las características de entrada. Por ejemplo, en un modelo que predice el precio de una vivienda, el atributo de salida sería el precio en sí, mientras que las características de entrada podrían incluir el tamaño de la casa, la ubicación y el número de habitaciones. La correcta identificación y definición del atributo de salida es crucial para el éxito del modelo, ya que influye en la selección de algoritmos, la preparación de datos y la evaluación del rendimiento del modelo. Además, el atributo de salida puede ser de diferentes tipos, como categórico o continuo, lo que determina el enfoque del modelo y las métricas de evaluación que se utilizarán. En resumen, el atributo de salida es el eje central alrededor del cual gira el proceso de modelado en AutoML, y su correcta especificación es esencial para lograr predicciones precisas y útiles.
