Descripción: La transformación de características es un proceso fundamental en el ámbito del aprendizaje automático y la inteligencia artificial explicable. Consiste en modificar el formato o la estructura de las características de un conjunto de datos con el objetivo de mejorar el rendimiento de un modelo predictivo. Este proceso puede incluir diversas técnicas, como la normalización, la estandarización, la codificación de variables categóricas y la creación de nuevas características a partir de las existentes. Al transformar las características, se busca facilitar la tarea del modelo para identificar patrones y relaciones en los datos, lo que puede resultar en una mayor precisión y eficacia en las predicciones. Además, la transformación de características es crucial para garantizar que los modelos sean interpretables y comprensibles, un aspecto esencial en la IA explicable, donde se requiere que los resultados sean transparentes y justificados. En el contexto de AutoML (aprendizaje automático automatizado), la transformación de características se realiza de manera automática, permitiendo a los usuarios sin experiencia técnica obtener modelos de alta calidad sin necesidad de un profundo conocimiento en la manipulación de datos. En resumen, la transformación de características es un paso crítico en el proceso de modelado que puede influir significativamente en el éxito de un proyecto de inteligencia artificial.
