Descripción: La Ingeniería de Características X es el proceso de utilizar el conocimiento del dominio para extraer características que hacen que los algoritmos de aprendizaje automático funcionen. Este proceso es fundamental en el desarrollo de modelos de Machine Learning, ya que las características adecuadas pueden mejorar significativamente la precisión y la eficacia de los modelos. La Ingeniería de Características implica la selección, transformación y creación de variables que capturan la esencia de los datos y que son relevantes para el problema específico que se está abordando. Esto puede incluir la normalización de datos, la creación de variables derivadas, la codificación de variables categóricas y la eliminación de características irrelevantes o redundantes. La calidad de las características extraídas puede determinar el éxito de un modelo, ya que los algoritmos de aprendizaje automático dependen en gran medida de la información que se les proporciona. Por lo tanto, la Ingeniería de Características no solo es un paso técnico, sino también un arte que requiere una comprensión profunda del dominio del problema y de los datos disponibles. En un entorno de AutoML, donde se busca automatizar el proceso de modelado, la Ingeniería de Características sigue siendo un componente crítico, ya que la selección y creación de características adecuadas pueden ser la diferencia entre un modelo mediocre y uno altamente efectivo.
