Descripción: La selección de atributos es el proceso de identificar y seleccionar un subconjunto de características relevantes para su uso en la construcción de modelos predictivos. Este proceso es fundamental en el ámbito del análisis de datos, ya que permite mejorar la precisión y la interpretabilidad de los modelos, al tiempo que reduce la complejidad computacional. Al eliminar atributos irrelevantes o redundantes, se minimiza el riesgo de sobreajuste, lo que puede llevar a un mejor rendimiento en datos no vistos. La selección de atributos puede llevarse a cabo mediante diversas técnicas, que incluyen métodos de filtrado, envoltura y embebido. Los métodos de filtrado evalúan la relevancia de cada atributo de forma independiente, mientras que los métodos de envoltura consideran la interacción entre atributos al evaluar el rendimiento del modelo. Por otro lado, los métodos embebidos integran la selección de atributos dentro del proceso de entrenamiento del modelo. En el contexto del aprendizaje automático y la ciencia de datos, la selección de atributos es crucial para optimizar modelos, facilitar el preprocesamiento de datos y mejorar la eficiencia en el manejo de grandes volúmenes de información, especialmente en escenarios de Big Data.
