Descripción: Las características de entrada, también conocidas como atributos o variables de entrada, son elementos fundamentales en el ámbito del aprendizaje automático (ML). Estas características representan los datos que se utilizan para entrenar un modelo, permitiendo que el algoritmo aprenda patrones y realice predicciones. La calidad y relevancia de estas características son cruciales, ya que influyen directamente en el rendimiento del modelo. Las características de entrada pueden ser de diferentes tipos, incluyendo numéricas, categóricas, textuales o de imagen, y su selección adecuada es un proceso crítico conocido como ingeniería de características. Este proceso implica la transformación y creación de nuevas características a partir de los datos originales para mejorar la capacidad del modelo de generalizar y hacer predicciones precisas. Además, la normalización y estandarización de estas características son prácticas comunes para asegurar que todas las variables contribuyan de manera equitativa al aprendizaje del modelo. En resumen, las características de entrada son el punto de partida para cualquier proyecto de aprendizaje automático, y su correcta identificación y tratamiento son esenciales para el éxito del mismo.
