Descripción: Un conjunto de características heterogéneo se refiere a la inclusión de diversas características que provienen de diferentes tipos o fuentes en un modelo de aprendizaje automático. Estas características pueden abarcar datos numéricos, categóricos, textuales, de imagen, entre otros, lo que permite una representación más rica y compleja de la información. La heterogeneidad en las características es crucial, ya que cada tipo de dato puede aportar información valiosa y única que, al ser combinada, mejora la capacidad del modelo para aprender patrones y realizar predicciones. Este enfoque es especialmente relevante en contextos donde los datos son variados y provienen de múltiples fuentes, como en aplicaciones de análisis de datos, minería de texto y sistemas de recomendación. La integración de un conjunto de características heterogéneo permite a los modelos de aprendizaje automático adaptarse mejor a la complejidad del mundo real, donde los datos no son homogéneos y requieren un tratamiento especializado para extraer su máximo potencial.
