Descripción: El espacio de características se refiere al espacio multidimensional donde existen todas las características posibles de un conjunto de datos. Cada dimensión en este espacio representa una variable o característica específica, y cada punto en este espacio corresponde a una observación o instancia del conjunto de datos. Este concepto es fundamental en el análisis de datos y el aprendizaje automático, ya que permite visualizar y entender la relación entre diferentes variables. En un espacio de características, las distancias y relaciones entre puntos pueden proporcionar información valiosa sobre la estructura de los datos, facilitando la identificación de patrones, agrupaciones y tendencias. Además, el espacio de características es crucial para la optimización de hiperparámetros, donde se busca encontrar la combinación óptima de parámetros que maximicen el rendimiento de un modelo. La dimensionalidad del espacio puede variar significativamente, desde espacios de baja dimensión con solo unas pocas características hasta espacios de alta dimensión que pueden incluir cientos o miles de variables. La complejidad del espacio de características también plantea desafíos, como el sobreajuste y la maldición de la dimensionalidad, que deben ser considerados al desarrollar modelos predictivos.
