Descripción: Las variables redundantes son aquellas que no aportan información adicional a un modelo predictivo y pueden ser eliminadas sin afectar su rendimiento. En el contexto de la optimización de modelos, la identificación y eliminación de estas variables es crucial, ya que su presencia puede introducir ruido en los datos, complicar el análisis y aumentar el tiempo de procesamiento. Las variables redundantes pueden surgir de diversas maneras, como la inclusión de variables altamente correlacionadas o la duplicación de información a través de diferentes fuentes. Al eliminar estas variables, se logra simplificar el modelo, mejorar su interpretabilidad y, en muchos casos, aumentar su precisión. Además, la reducción de la dimensionalidad del conjunto de datos puede facilitar la visualización y el entendimiento de los patrones subyacentes. En resumen, las variables redundantes son un aspecto importante a considerar en la optimización de modelos, ya que su eliminación contribuye a la creación de modelos más eficientes y efectivos.
