Descripción: Las características polinómicas son transformaciones de datos que se generan al elevar características existentes a una potencia, con el objetivo de capturar relaciones no lineales entre las variables. Este enfoque es fundamental en el preprocesamiento de datos, especialmente en el contexto de modelos de aprendizaje automático y estadística. Al introducir términos polinómicos, se permite que el modelo aprenda patrones más complejos que no podrían ser capturados por características lineales simples. Por ejemplo, si se tiene una característica ‘x’, al elevarla a la segunda potencia se obtiene ‘x^2’, lo que puede ayudar a identificar relaciones cuadráticas en los datos. Las características polinómicas pueden incluir términos de diferentes grados, como ‘x^3’, ‘x^4’, etc., y también pueden combinarse con otras características para crear interacciones. Este tipo de preprocesamiento es especialmente útil en algoritmos que no son inherentemente capaces de modelar relaciones no lineales, como la regresión lineal. Sin embargo, es importante tener en cuenta que la inclusión de demasiadas características polinómicas puede llevar a un sobreajuste, donde el modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y pierde capacidad de generalización. Por lo tanto, la selección adecuada de características polinómicas es crucial para el rendimiento del modelo.
