Descripción: La selección de características jerárquica es un método que selecciona características en función de sus relaciones jerárquicas. Este enfoque se basa en la idea de que algunas características pueden ser más relevantes que otras, y que estas pueden organizarse en una estructura jerárquica que refleja su importancia relativa. En este contexto, las características se agrupan en niveles, donde las características de nivel superior pueden influir en las de nivel inferior. Este método permite una evaluación más estructurada y eficiente de las características, facilitando la identificación de las más significativas para un modelo de aprendizaje automático. La selección de características jerárquica no solo mejora la precisión del modelo al reducir la dimensionalidad, sino que también ayuda a interpretar mejor los resultados, ya que se pueden entender las relaciones entre las características seleccionadas. Además, este enfoque es particularmente útil en conjuntos de datos complejos donde las interacciones entre características pueden ser difíciles de discernir. Al organizar las características de manera jerárquica, los analistas pueden priorizar su selección y enfocarse en aquellas que aportan el mayor valor al análisis, optimizando así el rendimiento del modelo y la calidad de las predicciones.
