Descripción: La selección natural de características es un proceso fundamental en la minería de datos que se enfoca en identificar y seleccionar las variables más relevantes que contribuyen al poder predictivo de un modelo. Este proceso es crucial para mejorar la precisión y eficiencia de los algoritmos de aprendizaje automático, ya que permite reducir la dimensionalidad de los datos, eliminando características redundantes o irrelevantes. Al centrarse en las características más significativas, se optimiza el rendimiento del modelo, facilitando su interpretación y reduciendo el tiempo de entrenamiento. La selección de características puede llevarse a cabo mediante diversas técnicas, como métodos de filtrado, envoltura y embebido, cada una con sus propias ventajas y desventajas. En resumen, este proceso no solo mejora la calidad de los modelos predictivos, sino que también ayuda a evitar el sobreajuste, lo que es esencial para garantizar que los modelos generalicen bien a nuevos datos.
