Descripción: La Puntuación de Importancia de Características es un valor numérico que indica la relevancia de cada característica o variable en un modelo de aprendizaje automático. Este concepto es fundamental en la inteligencia artificial explicable, ya que permite a los investigadores y desarrolladores entender cómo y por qué un modelo toma decisiones específicas. La puntuación se calcula a partir de diferentes métricas, como la reducción de la precisión del modelo al eliminar una característica o la contribución de cada variable al error total. Las puntuaciones más altas indican que una característica tiene un impacto significativo en el rendimiento del modelo, mientras que las puntuaciones más bajas sugieren que su influencia es mínima. Este enfoque no solo ayuda a mejorar la interpretabilidad de los modelos, sino que también facilita la identificación de características redundantes o irrelevantes, optimizando así el proceso de modelado. En un contexto donde la transparencia y la confianza en los sistemas de IA son cada vez más importantes, la Puntuación de Importancia de Características se convierte en una herramienta esencial para garantizar que los modelos sean comprensibles y justificados, permitiendo a los usuarios finales y a los reguladores evaluar la validez de las decisiones automatizadas.
