Ingeniería de características

Feature engineering

También: Feature engineering, Featurización, Ingeniería de variables

Proceso de seleccionar y transformar datos brutos en características útiles para un modelo.

Definición técnica

Diseño de representaciones de entrada mediante extracción, codificación, escalado, combinación o selección de variables.

Camilo Boo

Automatización de procesos, integración de sistemas y software a medida para reducir tareas manuales y mejorar el control operativo.

Navegación

Convierte conocimiento del dominio y datos disponibles en señales que el modelo puede aprovechar de forma consistente.

Representar el problema de manera que el algoritmo pueda aprender relaciones relevantes con menos ruido o complejidad.

Define transformaciones reproducibles, las ajusta solo con datos de entrenamiento y las aplica igual durante validación e inferencia.

Ejemplo práctico

Una fecha se transforma en día de la semana, mes y condición de festivo para un modelo de demanda.

Ejemplo empresarial

Un equipo convierte eventos transaccionales en frecuencia, importe reciente y antigüedad del cliente.

No es seleccionar manualmente la respuesta; tampoco equivale a que una red aprenda internamente representaciones.

Requiere conocimiento del dominio, puede aumentar mantenimiento y puede introducir fuga si usa información futura.

Características proxy pueden codificar atributos sensibles o perpetuar decisiones históricas injustas.

Las características determinan qué información puede usar el modelo y deben construirse sin mirar el futuro.

Nivel: Básico
Categorías: Aprendizaje automático — Machine Learning
Recorridos: Diccionario rápido para principiantes Índice alfabético completo de términos

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Una selección editorial para consultar conceptos relacionados fuera de la web.

Machine Learning Glossary: ML Fundamentals
Google for Developers · Documentación oficial
Definiciones técnicas de ejemplos, características, vectores, etiquetas, generalización, regularización y subajuste.
Fuente comprobada el 24 de julio de 2026
Getting Started
Scikit-learn developers · Documentación oficial
Documenta ajuste, predicción, pipelines, evaluación, validación cruzada y selección de modelos.
Fuente comprobada el 24 de julio de 2026