Descripción: El Marco de Ingeniería de Características es un enfoque estructurado que guía a los profesionales en la creación y selección de características relevantes para modelos de aprendizaje automático. Este marco proporciona pautas y mejores prácticas que ayudan a optimizar el proceso de ingeniería de características, lo que es crucial para mejorar la precisión y efectividad de los modelos predictivos. La ingeniería de características implica transformar datos brutos en un formato que sea más adecuado para el aprendizaje automático, lo que incluye la creación de nuevas variables, la selección de las más relevantes y la eliminación de las que no aportan valor. Este proceso es fundamental, ya que las características adecuadas pueden marcar la diferencia entre un modelo exitoso y uno que no rinde bien. El marco también enfatiza la importancia de la comprensión del dominio y la colaboración interdisciplinaria, asegurando que las características seleccionadas no solo sean estadísticamente significativas, sino que también tengan sentido en el contexto del problema que se está abordando. En un entorno donde la automatización del aprendizaje (AutoML) está en auge, este marco se convierte en una herramienta esencial para facilitar la creación de modelos robustos y eficientes, permitiendo a los científicos de datos y a los ingenieros de aprendizaje automático concentrarse en aspectos más estratégicos del desarrollo de modelos.
