Descripción: El ‘Conjunto de Características Óptimas’ se refiere al mejor subconjunto de variables o atributos que se pueden utilizar en un modelo de aprendizaje automático para maximizar su rendimiento. En el contexto del aprendizaje automático, las características son las variables que se utilizan para hacer predicciones. Sin embargo, no todas las características disponibles son igualmente útiles; algunas pueden ser irrelevantes o incluso perjudiciales para el modelo. Por lo tanto, identificar el conjunto óptimo de características es crucial para mejorar la precisión y la eficiencia del modelo. Este proceso implica técnicas de selección de características que ayudan a eliminar redundancias y a reducir la dimensionalidad del espacio de características, lo que puede llevar a un modelo más simple y más fácil de interpretar. Además, un conjunto de características bien seleccionado puede reducir el tiempo de entrenamiento y mejorar la generalización del modelo a nuevos datos. En resumen, el ‘Conjunto de Características Óptimas’ es fundamental para el desarrollo de modelos de aprendizaje automático efectivos y eficientes, ya que permite maximizar el rendimiento mientras se minimizan los recursos computacionales necesarios.
