Descripción: Una variable observada es un concepto fundamental en el ámbito del análisis de datos y la investigación científica, especialmente en el contexto del aprendizaje automático (Machine Learning). Se refiere a cualquier característica, atributo o medida que puede ser registrada y analizada durante un estudio o experimento. Estas variables son cruciales porque proporcionan la información necesaria para construir modelos predictivos y realizar inferencias sobre un conjunto de datos. En el aprendizaje automático, las variables observadas pueden ser tanto entradas como salidas de un modelo. Por ejemplo, en un sistema de reconocimiento de imágenes, las variables observadas pueden incluir los píxeles de la imagen (entrada) y las etiquetas de clasificación (salida). La calidad y la cantidad de las variables observadas influyen directamente en la efectividad del modelo, ya que determinan la capacidad del sistema para aprender patrones y hacer predicciones precisas. Además, las variables observadas pueden ser categóricas o continuas, lo que afecta la forma en que se procesan y analizan en los algoritmos de aprendizaje automático. En resumen, las variables observadas son esenciales para la recolección de datos y el desarrollo de modelos en el aprendizaje automático, ya que permiten a los investigadores y científicos extraer conclusiones significativas a partir de los datos recopilados.
