El proceso de feature engineering consiste en transformar datos en variables relevantes que potencian el rendimiento de los modelos de inteligencia artificial y aprendizaje maquina
Mediante los metodos de filtro se seleccionan caracteristicas segun criterios estadisticos como correlacion o test de independencia lo que permite mejorar la precision sin incrementar la complejidad
Los metodos wrapper evaluan subconjuntos de caracteristicas construyendo modelos iterativos y eligiendo las que maximizan el rendimiento aunque requieren mayor potencia de calculo
En los metodos embedded la seleccion de caracteristicas ocurre durante el proceso de entrenamiento empleando tecnicas como regularizacion que combinan eficiencia y precision
La automatizacion del feature engineering agiliza tareas repetitivas a traves de herramientas que generan nuevas variables, analizan su relevancia y optimizan flujos de trabajo
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