Descripción: La selección de subconjuntos óptimos es un proceso fundamental en el aprendizaje automático que implica identificar un subconjunto de características o variables que maximiza el rendimiento predictivo de un modelo. Este proceso es crucial porque, en muchos casos, los conjuntos de datos pueden contener una gran cantidad de características, algunas de las cuales pueden ser irrelevantes o redundantes. Al seleccionar solo las características más relevantes, se puede mejorar la precisión del modelo, reducir el tiempo de entrenamiento y evitar el sobreajuste, donde el modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y pierde capacidad de generalización. La selección de características puede realizarse mediante diversos métodos, que se agrupan generalmente en tres categorías: métodos de filtrado, métodos de envoltura y métodos basados en la incrustación. Cada uno de estos enfoques tiene sus propias ventajas y desventajas, y la elección del método adecuado depende del contexto del problema y de la naturaleza de los datos. En resumen, la selección de subconjuntos óptimos es una técnica esencial que ayuda a los científicos de datos y a los ingenieros de aprendizaje automático a construir modelos más eficientes y efectivos, mejorando así la calidad de las predicciones realizadas por estos modelos.
