Descripción: El Método Wrapper es una técnica de selección de características en el ámbito del aprendizaje supervisado que utiliza un modelo predictivo para evaluar la combinación de características. A diferencia de otros métodos de selección, como los filtros, que evalúan las características de manera independiente, el Método Wrapper considera la interacción entre las características al utilizar un modelo específico para medir el rendimiento de diferentes subconjuntos de características. Este enfoque implica entrenar el modelo varias veces, cada vez con un conjunto diferente de características, y seleccionar el conjunto que proporciona el mejor rendimiento en términos de precisión, recall u otra métrica relevante. El Método Wrapper es especialmente útil en situaciones donde se dispone de un número elevado de características, ya que permite identificar las más relevantes para la tarea en cuestión. Sin embargo, su desventaja radica en que puede ser computacionalmente costoso, especialmente con modelos complejos y grandes volúmenes de datos, ya que cada evaluación requiere un entrenamiento completo del modelo. A pesar de esto, su capacidad para capturar interacciones complejas entre características lo convierte en una herramienta valiosa en el proceso de modelado, ayudando a mejorar la precisión y la interpretabilidad de los modelos predictivos.
