Descripción: La Eliminación Recursiva de Características (RFE, por sus siglas en inglés) es una técnica de selección de características que busca mejorar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático al eliminar de manera iterativa las características menos importantes. Este proceso se basa en la evaluación del modelo, donde se entrena inicialmente con todas las características disponibles y, a continuación, se evalúa la importancia de cada una. Las características que contribuyen menos al rendimiento del modelo se eliminan en cada iteración, y el proceso se repite hasta alcanzar un número deseado de características. RFE es especialmente útil en situaciones donde se dispone de un gran número de características, lo que puede llevar a problemas de sobreajuste y a un aumento en el tiempo de computación. Al reducir el número de características, no solo se mejora la interpretabilidad del modelo, sino que también se puede aumentar su precisión y eficiencia. Esta técnica se puede aplicar a diversos algoritmos de aprendizaje automático, incluyendo regresión logística, máquinas de soporte vectorial y árboles de decisión, lo que la convierte en una herramienta versátil en el campo de la ciencia de datos y el aprendizaje automático.
