Descripción: La selección de características de entrada es un proceso fundamental en el ámbito del aprendizaje automático y la minería de datos, que consiste en identificar y seleccionar las variables más relevantes para el entrenamiento de un modelo. Este proceso busca reducir la dimensionalidad del conjunto de datos, eliminando características redundantes o irrelevantes que pueden introducir ruido y afectar negativamente el rendimiento del modelo. Al enfocarse en las características más significativas, se mejora la capacidad del modelo para generalizar a nuevos datos, se acelera el tiempo de entrenamiento y se facilita la interpretación de los resultados. La selección de características puede llevarse a cabo mediante diversas técnicas, que incluyen métodos de filtrado, envoltura y embebido, cada uno con sus propias ventajas y desventajas. En resumen, la selección de características es un paso crítico que no solo optimiza el rendimiento del modelo, sino que también contribuye a una mejor comprensión de los datos y sus relaciones subyacentes.
