Descripción: Una característica de entrada es una propiedad o atributo medible que se extrae de los datos de entrada en un modelo de aprendizaje automático. Estas características son fundamentales para el proceso de modelado, ya que influyen directamente en la capacidad del modelo para aprender y hacer predicciones precisas. En el contexto del aprendizaje automático, las características de entrada se utilizan para representar los datos que alimentan a los modelos. Cada característica puede ser numérica, categórica o de otro tipo, y su selección y transformación son cruciales para el rendimiento del modelo. Por ejemplo, en un modelo de clasificación de imágenes, las características de entrada pueden incluir valores de píxeles, mientras que en un modelo de predicción de precios de viviendas, las características pueden incluir el tamaño de la casa, la ubicación y el número de habitaciones. La calidad y relevancia de estas características determinan en gran medida la efectividad del modelo, lo que hace que la ingeniería de características sea una etapa crítica en el desarrollo de soluciones de inteligencia artificial.
