Descripción: Las ‘Características No Correlacionadas’ se refieren a atributos o variables que no presentan ninguna relación estadística entre sí. En el contexto del aprendizaje automático y la optimización de modelos, estas características son cruciales para garantizar que los modelos aprendan de manera efectiva y generalicen bien a nuevos datos. La ausencia de correlación implica que el cambio en una característica no afecta a otra, lo que puede ser beneficioso para evitar redundancias y mejorar la diversidad de los datos. Identificar características no correlacionadas permite explorar el espacio de búsqueda de manera más eficiente, ya que se pueden ajustar los parámetros de forma independiente. La diversidad en las características de entrada puede ayudar a generar muestras más variadas y realistas, lo que es fundamental para la calidad del modelo. En resumen, las características no correlacionadas son esenciales para el desarrollo de modelos robustos y efectivos en el aprendizaje automático, ya que promueven la independencia y la diversidad en los datos utilizados para el entrenamiento.
