Descripción: Las variables explicativas son aquellas que se utilizan en modelos estadísticos y de aprendizaje automático para explicar las variaciones en una variable dependiente. Estas variables, también conocidas como variables independientes o predictoras, son fundamentales para entender la relación entre diferentes factores y el resultado que se está analizando. En el contexto de la automatización del aprendizaje automático y la inteligencia artificial explicativa, las variables explicativas permiten a los modelos no solo hacer predicciones, sino también ofrecer interpretaciones sobre cómo y por qué se producen esos resultados. La selección adecuada de estas variables es crucial, ya que influyen directamente en la precisión y la interpretabilidad del modelo. Además, en el ámbito de la inteligencia artificial explicable, se busca que las decisiones tomadas por los modelos sean comprensibles para los usuarios, lo que implica que las variables explicativas deben ser seleccionadas y presentadas de manera que se pueda rastrear su impacto en las predicciones. En resumen, las variables explicativas son esenciales para construir modelos robustos y transparentes que no solo predicen, sino que también explican el comportamiento de los datos.
