¿Qué es Feature Selection?

Feature Selection es una técnica en machine learning utilizada para identificar y seleccionar las características más relevantes de un conjunto de datos, con el objetivo de mejorar el rendimiento del modelo y reducir la dimensionalidad. Al eliminar características redundantes o irrelevantes, Feature Selection ayuda a simplificar el modelo, mejorar su precisión, reducir el tiempo de entrenamiento y evitar el sobreajuste. Esta técnica es crucial cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos, donde la inclusión de demasiadas características puede afectar negativamente el rendimiento del modelo.

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