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Selección de Características
Publicado por admin_metricarts
el lunes 17 de diciembre de 2012
1 comentario

Actualmente, es de uso común en las industrias almacenar grandes cantidades de datos asociadas a sus procesos, considerando que de una u otra forma los datos almacenados les aportarán en algún momento información trascendental.

El problema de almacenar tantos datos surge cuando se desea realizar modelos de inteligencia artificial sobre alguna variable específica, esto se debe a que al desconocer la importancia de las variables es frecuente utilizar todas las variables disponibles en la construcción del modelo.

Los algoritmos de selección de características tienen como finalidad establecer un valor cuantitativo de la relación existente entre las distintas variables y la variable a predecir, disminuyendo la posibilidad de considerar variables no relevantes en la formulación del modelo. Los algoritmos más avanzados analizan también la interdependencia entre las variables predictoras, permitiendo la exclusión de variables redundantes.

Entre las ventajas asociadas a la reducción de variables se pueden mencionar las siguientes: uso más eficiente de recursos computacionales, disminución de ruido asociado a variables no relacionadas al proceso, permite aplicar técnicas que requieren un conjunto reducido de variables, facilitar su implementación y mejora la interpretabilidad del modelo.

Artículo escrito por Cristian Jara. Cristian es Ingeniero Senior de MetricArts Minería, y sus áreas de experiencia incluyen análisis geo metalúrgico y minería de datos.

Un comentario sobre “Selección de Características

  1. pcofre dice:

    En minería, dada la cantidad de variables registradas, estos algoritmos son de vital ayuda desde hace muchos años.

    En los procesos de negocios, hemos visto últimamente, que producto del aumento de variables registradas de clientes, productos e interacciones, estos algoritmos empiezan a cobrar especial importancia.

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Dos objetivos: Aumentar Valor y Reducir Riesgo

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