Descripción: La ingeniería de características es el proceso de utilizar el conocimiento del dominio para crear características que optimicen el rendimiento de los algoritmos de aprendizaje automático. Este proceso implica la selección, transformación y creación de variables que se utilizarán como entradas para los modelos de aprendizaje automático. La calidad y relevancia de las características pueden influir significativamente en la capacidad del modelo para generalizar y hacer predicciones precisas. En este sentido, la ingeniería de características no solo se centra en la cantidad de datos, sino en la calidad de las variables que se introducen en el modelo. Esto puede incluir la creación de nuevas variables a partir de datos existentes, la normalización de datos, la codificación de variables categóricas y la eliminación de características irrelevantes o redundantes. La ingeniería de características es fundamental en diversas áreas, como la ciencia de datos, donde se busca mejorar el rendimiento de modelos predictivos, y en el análisis de datos, donde se busca extraer información valiosa de grandes volúmenes de datos. En resumen, la ingeniería de características es un componente esencial en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático efectivos y eficientes, ya que permite maximizar el potencial de los datos disponibles.
