Descripción: La combinación de características es un proceso fundamental en el ámbito del aprendizaje automático automatizado (AutoML) que implica la fusión de múltiples características o variables en una nueva característica. Este enfoque busca mejorar el rendimiento de los modelos predictivos al capturar interacciones y relaciones complejas entre las variables originales. Al crear nuevas características, se pueden resaltar patrones que de otro modo podrían pasar desapercibidos, lo que permite a los algoritmos de aprendizaje automático aprender de manera más efectiva. Este proceso puede incluir operaciones matemáticas simples, como sumas o multiplicaciones, así como transformaciones más complejas, como la aplicación de funciones no lineales. La combinación de características es especialmente valiosa en conjuntos de datos de alta dimensión, donde la reducción de la dimensionalidad y la creación de nuevas variables pueden facilitar la interpretación y el análisis. En resumen, esta técnica no solo optimiza el rendimiento de los modelos, sino que también contribuye a una mejor comprensión de los datos subyacentes, lo que es crucial para la toma de decisiones informadas en diversos campos.
