Fundamentos de Machine Learning: Selección de Atributos, Modelos Transparentes y Métodos de Validación
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Selección de Atributos (Feature Selection)
La selección de atributos consiste en identificar y mantener solo las variables más importantes para el modelo. Esto ofrece múltiples beneficios:
- Mejora el poder predictivo de las variables seleccionadas.
- Permite una mejor interpretación del modelo.
- Acelera la construcción y reduce los costos operativos.
- Elimina atributos que generan ruido.
- Mejora la representación y comprensión del modelo.
- Facilita un entrenamiento más rápido y una mejor clasificación.
Criterios y Métodos de Selección
Método de Filtro (Filter Method)
Método estadístico utilizado para eliminar atributos que contienen poca información. Los criterios clave son:
- Inutilidad: Variables nominales con casi el 100% de los datos en un