Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Regularización L1 (Lasso)
Técnica de regularización que penaliza la suma de los valores absolutos de los coeficientes, forzando algunos a cero para realizar una selección automática de variables relevantes.
Importancia de Características Basada en Árboles
Método que evalúa la importancia de las características por su contribución a la reducción de impureza (Gini o entropía) en árboles de decisión y conjuntos como Random Forest.
Selección Secuencial hacia Adelante (SFS)
Algoritmo voraz que añade iterativamente la característica que más mejora el rendimiento del modelo, partiendo de un conjunto vacío hasta alcanzar el número deseado de variables.
Selección Secuencial hacia Atrás (SBS)
Enfoque wrapper que elimina secuencialmente la característica cuya supresión degrada menos el rendimiento del modelo, partiendo del conjunto completo de variables.
Selección de Características Basada en Correlación (CFS)
Método que evalúa los subconjuntos de características según su correlación con la clase y su baja correlación inter-variables para evitar redundancia.
Valor F de ANOVA
Prueba estadística que calcula la relación entre la varianza inter-clase e intra-clase para evaluar el poder discriminante de las características numéricas en tareas de clasificación.
Algoritmo ReliefF
Algoritmo de selección basado en instancias que actualiza los pesos de las características según su capacidad para distinguir vecinos cercanos de la misma clase y de clases diferentes.