La selección de características (también conocida como selección de subconjunto de características) es un proceso en informática y ciencia de datos de selección de un subconjunto de características relevantes (variables, predictores) para su uso en la construcción de modelos. Un algoritmo de selección de características busca y selecciona las características más relevantes en un conjunto de datos para crear un modelo que prediga con precisión el resultado. La selección de características se utiliza para reducir la dimensionalidad de un conjunto de datos, eliminar datos o ruido irrelevantes y mejorar la precisión y la eficiencia computacional de un modelo.
Los algoritmos de selección de características se utilizan comúnmente en una variedad de aplicaciones con uso intensivo de datos, como aprendizaje automático, minería de datos, procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones. Los algoritmos se pueden dividir en dos categorías principales: métodos de filtro y métodos de envoltura. Los métodos de filtrado seleccionan características en función de sus puntuaciones estadísticas individuales, como Chi-cuadrado, ganancia de información o coeficiente de correlación. Los métodos envolventes evalúan las características como una combinación y comparan modelos con diferentes combinaciones de características para optimizar un criterio de evaluación a partir de un conjunto predefinido de características.
Los tipos de algoritmo de selección de características elegidos dependen del problema en cuestión. Por ejemplo, los métodos basados en correlación se utilizan a menudo para conjuntos de datos numéricos continuos; mientras que los métodos de teoría de la información pueden usarse para datos discretos.
En general, las técnicas de selección de características se pueden utilizar para seleccionar las mejores características de un conjunto de variables o características que varían continuamente en un conjunto de datos y utilizarlas en la construcción de un modelo de aprendizaje automático. Esto ayuda a mejorar el rendimiento del modelo al reducir la dimensionalidad del conjunto de datos y al eliminar datos o ruido irrelevantes.
