Descripción: Un predictor es una variable utilizada en un modelo de aprendizaje automático para predecir el resultado de otra variable, conocida como variable objetivo o dependiente. En el contexto del aprendizaje supervisado, los predictores son fundamentales, ya que el modelo se entrena utilizando un conjunto de datos que incluye tanto los predictores como las respuestas correspondientes. Estos predictores pueden ser de diferentes tipos, como numéricos, categóricos o booleanos, y su selección adecuada es crucial para el rendimiento del modelo. La calidad y relevancia de los predictores influyen directamente en la capacidad del modelo para generalizar y hacer predicciones precisas sobre datos no vistos. En la optimización de hiperparámetros, la elección de los predictores también puede afectar la configuración óptima del modelo, ya que diferentes combinaciones de predictores pueden requerir ajustes específicos en los parámetros del modelo. En resumen, los predictores son elementos clave en el proceso de modelado, ya que permiten establecer relaciones entre variables y facilitar la toma de decisiones basada en datos.
