Descripción: La selección de características heterogéneas implica seleccionar características de diferentes tipos de fuentes de datos, lo que permite integrar información variada para mejorar el rendimiento de modelos de aprendizaje automático. Este enfoque es crucial en el análisis de datos, ya que los conjuntos de datos a menudo provienen de diversas fuentes, como sensores, bases de datos, redes sociales y registros de transacciones. La heterogeneidad de las características puede incluir datos numéricos, categóricos, textuales e incluso imágenes, lo que enriquece el proceso de modelado. Al seleccionar características de diferentes tipos, se busca no solo reducir la dimensionalidad del conjunto de datos, sino también capturar la complejidad y la diversidad de la información disponible. Este proceso se basa en técnicas estadísticas y algoritmos de aprendizaje automático que evalúan la relevancia y la redundancia de las características, permitiendo a los investigadores y profesionales identificar las variables más significativas para sus modelos. La selección de características heterogéneas es especialmente relevante en campos como la biomedicina, el marketing y la inteligencia artificial, donde la integración de datos de múltiples fuentes puede conducir a descubrimientos más profundos y a una toma de decisiones más informada.
