ブロック、ボール、カート、人形など、さまざまなピースを備えたおもちゃ箱があると想像してください。あまりにも多くのものがあり、どちらを使用するかわからないため、すべてのピースを一緒にプレイするのが難しい場合があります。それはまるであなたがあまりにも多くの選択肢があるかのようであり、あなたはより良いプレイをするために物事の数を減らす必要があるでしょう。

データサイエンスでは、分析したい多くの異なるデータがある場合がありますが、同時にそれらすべてと連携することも困難です。したがって、特性選択手法を使用して、データの数を減らし、最も重要なものと一人で滞在します。まるで、箱の中のおもちゃの数を減らして、私たちが残したものとよりよく遊ぶことができるかのようです。
Imagina que tienes una caja de juguetes con muchas piezas diferentes, como bloques, pelotas, carritos y muñecas. A veces, es difícil jugar con todas las piezas juntas porque hay demasiadas cosas y no sabes cuál usar. Es como si tuvieras demasiadas opciones y necesitaras reducir el número de cosas para poder jugar mejor.

En la ciencia de datos, a veces tenemos muchos datos diferentes que queremos analizar, pero también puede ser difícil trabajar con todos ellos al mismo tiempo. Por eso, utilizamos técnicas de selección de características para reducir el número de datos y quedarnos solo con los más importantes. Es como si estuviéramos reduciendo el número de juguetes en la caja para poder jugar mejor con los que nos quedan.