Ciencia de Datos para aprendizaje automático. - 047.- Ciencia de Datos para ML. Algoritmos secuenciales de seleccion de características.

Vimos en el anterior video como reducir la complejidad de un modelo de aprendizaje automático mediante la regularización. Vemos en este vídeo como hacerlo mediante la reducción de características. Lo vemos a través de la selección de características, y en el próximo vídeo lo veremos usando la extracción de características. Estos algoritmos nos permiten seleccionar automáticamente las características más relevantes, eliminando las demás. Lo vemos en un ejemplo práctico con el uso del algoritmo denominado: "Selección secuencial hacia atrás", SBS, o Sequential backward selection en inglés. Creamos una clase completa que nos permite utilizar este algoritmo con distintos estimadores y modelos predictivos. Archivos de práctica: https://colab.research.google.com/drive/1De5yke-3vvRt0BCCHd6JgDzmCaaHHqW2?usp=sharing