La selección de características es un proceso de selección de variables relevantes e informativas para un modelo de aprendizaje automático, con el objetivo de mejorar la precisión y la capacidad de generalización del modelo. En lugar de utilizar todas las variables disponibles, se seleccionan las características más relevantes para reducir el costo computacional y mejorar la interpretación del modelo. Las técnicas de selección de características incluyen métodos estadísticos, de correlación y de importancia de características, entre otros. Es una técnica comúnmente utilizada en el preprocesamiento de datos para el aprendizaje automático.
Las predicciones de GAMCO apuntan a un aumento de, al menos, un 10% en el porcentaje de la «morosidad en créditos» a particulares durante el próxi [...]
Leer más »Hoy en día la transformación digital es clave en cualquier tipo de negocio. El 40% de las empresas españolas no existirá en su forma actual en los [...]
Leer más »El mundo está experimentando un crecimiento exponencial en la generación de datos con una escala cada vez mayor. Según IDC (International Data Corp [...]
Leer más »Las empresas de Software as a Service (SaaS) han ganado un enorme protagonismo en los últimos años, principalmente por lo novedoso de los productos [...]
Leer más »
