Título: Pipelines de Machine Learning: Ingeniería de Características

Category : Machine Learning Pipelines | Sub Category : Feature Engineering Posted on 2023-07-07 21:24:53

Título: Pipelines de Machine Learning: Ingeniería de Características

En el campo del Machine Learning, la ingeniería de características desempeña un papel fundamental en la creación de modelos predictivos precisos y efectivos. La ingeniería de características se refiere al proceso de seleccionar, transformar y crear nuevas variables a partir de los datos brutos para mejorar el rendimiento de los modelos de Machine Learning.

Dentro de un pipeline de Machine Learning, la ingeniería de características es una etapa crucial que permite a los científicos de datos extraer información relevante de los datos y prepararlos de manera adecuada para su posterior procesamiento. Algunas técnicas comunes de ingeniería de características incluyen la normalización de datos, la creación de variables dummy, la extracción de características textuales, la codificación de variables categóricas y la selección de características relevantes.

El objetivo principal de la ingeniería de características es mejorar la capacidad predictiva de los modelos de Machine Learning al proporcionarles información de calidad y relevante. Al seleccionar y transformar las características adecuadas, se pueden identificar patrones ocultos en los datos y construir modelos más precisos y eficientes.

En resumen, la ingeniería de características es una parte esencial de la construcción de pipelines de Machine Learning exitosos. Al aplicar técnicas de ingeniería de características de manera adecuada, los científicos de datos pueden maximizar el rendimiento de sus modelos y obtener resultados más precisos y confiables.