Descripción: La correlación de características es una medida estadística que indica la relación entre dos variables en un conjunto de datos. Esta relación puede ser positiva, negativa o nula, y se expresa comúnmente a través del coeficiente de correlación, que varía entre -1 y 1. Un coeficiente de 1 indica una correlación perfecta positiva, lo que significa que a medida que una variable aumenta, la otra también lo hace. Un coeficiente de -1 indica una correlación perfecta negativa, donde el aumento de una variable se asocia con la disminución de la otra. Un coeficiente de 0 sugiere que no hay relación lineal entre las variables. La correlación de características es fundamental en el análisis de datos, ya que permite identificar patrones y relaciones que pueden ser útiles para la toma de decisiones. Además, es una herramienta clave en la optimización de hiperparámetros, que ayuda a seleccionar las características más relevantes para un modelo, evitando la multicolinealidad y mejorando la eficiencia del aprendizaje automático. En resumen, la correlación de características proporciona una visión clara de cómo interactúan las variables en un conjunto de datos, lo que es esencial para construir modelos predictivos efectivos.
