Descripción: Las características ortogonales en el contexto del aprendizaje automático se refieren a aquellas variables o atributos que son independientes entre sí y no están correlacionados. Esto significa que el cambio en una característica no afecta a las demás, lo que permite que cada una aporte información única al modelo. La ortogonalidad es un concepto clave en la estadística y el análisis de datos, ya que facilita la interpretación de los resultados y mejora la eficiencia del aprendizaje. Cuando las características son ortogonales, se minimizan los problemas de multicolinealidad, que pueden distorsionar los resultados de los modelos predictivos. Además, la ortogonalidad permite que los algoritmos de aprendizaje automático, como la regresión lineal o los árboles de decisión, funcionen de manera más efectiva, ya que cada característica puede ser evaluada de forma aislada. En resumen, las características ortogonales son fundamentales para construir modelos robustos y precisos en el aprendizaje automático, ya que garantizan que cada variable contribuya de manera independiente al proceso de toma de decisiones del modelo.
