Descripción: La Ingeniería de Características Temporales es un proceso fundamental en el preprocesamiento de datos que se centra en la creación de nuevas características a partir de datos que tienen una dimensión temporal. Este enfoque busca mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático al extraer información relevante de las series temporales. Las características temporales pueden incluir elementos como la hora del día, el día de la semana, el mes, o incluso patrones estacionales y tendencias a largo plazo. Al transformar datos crudos en características más significativas, se facilita la identificación de patrones y relaciones que pueden ser cruciales para la predicción y el análisis. Este proceso no solo optimiza la calidad de los datos, sino que también permite a los modelos aprender de manera más efectiva, lo que resulta en una mayor precisión y robustez en las predicciones. La Ingeniería de Características Temporales es especialmente relevante en diversos campos, como la economía, la meteorología y la salud, donde los datos temporales son abundantes y complejos. En resumen, esta técnica es esencial para maximizar el potencial de los modelos de aprendizaje automático al proporcionarles un contexto temporal que enriquece la información disponible para el análisis.
