Descripción: Las meta-características son atributos que resumen las características de un conjunto de datos, proporcionando una representación compacta y significativa de la información contenida en ellos. Estas características pueden incluir estadísticas descriptivas, como la media, la mediana, la desviación estándar, así como propiedades más complejas que capturan patrones y relaciones dentro de los datos. En el contexto de la detección de anomalías, las meta-características son cruciales, ya que permiten a los algoritmos identificar comportamientos inusuales al comparar las características de nuevos datos con las meta-características previamente establecidas. Al utilizar meta-características, los modelos de detección de anomalías pueden mejorar su precisión y eficiencia, ya que se enfocan en las dimensiones más relevantes de los datos, reduciendo el ruido y facilitando la identificación de patrones anómalos. En resumen, las meta-características actúan como un puente entre los datos brutos y los algoritmos de aprendizaje automático, optimizando el proceso de detección de anomalías y mejorando la capacidad de los sistemas para adaptarse a nuevas situaciones y datos.
