Feature Engineering

El feature engineering es un proceso fundamental en la construcción de modelos predictivos de machine learning. A través de este proceso, se transforman y se seleccionan las características más relevantes de los datos crudos para mejorar la precisión y eficiencia de los modelos predictivos.

La precisión de un modelo se refiere a su habilidad para realizar predicciones correctas. Un buen feature engineering permite identificar y construir features que tienen una mayor correlación con la variable objetivo, mejorando así la calidad del aprendizaje y, por tanto, la precisión del modelo. Por ejemplo, al transformar una fecha en características separadas como el día, mes y año, un modelo puede discernir patrones que de otro modo no podría.

En cuanto a la eficiencia, al reducir la dimensión de los datos a través de la selección de características importantes, se puede disminuir el ruido y la redundancia en el conjunto de datos. Esto no solo reduce el sobreajuste, donde un modelo aprende patrones que son específicos del conjunto de entrenamiento y no generalizables, sino que también agiliza el tiempo de entrenamiento y la predicción, pues se trabaja con un espacio de características más concentrado y significativo.