Descripción: La Selección Aleatorizada de Características es una técnica utilizada en el ámbito del aprendizaje automático y la minería de datos que se basa en métodos de muestreo aleatorio para seleccionar un subconjunto de características relevantes de un conjunto de datos más grande. Esta técnica es especialmente útil en situaciones donde se dispone de un gran número de características, lo que puede llevar a problemas de sobreajuste y a un aumento en el tiempo de computación. Al seleccionar aleatoriamente un conjunto de características, se busca reducir la dimensionalidad del espacio de características, facilitando así la interpretación del modelo y mejorando su rendimiento. La Selección Aleatorizada de Características se puede implementar de diversas maneras, como a través de técnicas de muestreo que eligen características al azar en cada iteración del proceso de entrenamiento del modelo. Esta aleatoriedad no solo ayuda a evitar el sobreajuste, sino que también permite explorar diferentes combinaciones de características, lo que puede resultar en la identificación de patrones ocultos en los datos. En resumen, esta técnica es una herramienta valiosa para optimizar modelos predictivos y mejorar la eficiencia en el análisis de datos, permitiendo a los investigadores y profesionales centrarse en las características más significativas sin perder de vista la variabilidad inherente de los datos.
