(Disclaimer: no es una pel\u00edcula de Woody Allen).<\/em><\/p>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/josemayor.dev\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/maldicion-dimensionalidad-1024x1024.jpg\")
<\/figure>\n\n\n\nY lo curioso es que detr\u00e1s de un nombre tan dram\u00e1tico como ese, hay una idea bastante contraintuitiva.<\/p>\n\n\n\n
B\u00e1sicamente, cuando construimos un modelo, parece l\u00f3gico pensar que \u00abcuanta m\u00e1s informaci\u00f3n le proporcionemos, mejor\u00bb.<\/p>\n\n\n\n
M\u00e1s caracter\u00edsticas -> m\u00e1s informaci\u00f3n sobre cada observaci\u00f3n -> m\u00e1s posibilidades de encontrar patrones.
Pues no siempre funciona as\u00ed.<\/p>\n\n\n\n
Seg\u00fan a\u00f1adimos caracter\u00edsticas, tambi\u00e9n aumentamos las dimensiones del espacio en el que trabaja el modelo. Y ese espacio crece much\u00edsimo m\u00e1s r\u00e1pido de lo que podr\u00edamos esperar.<\/p>\n\n\n\n
Los datos quedan cada vez m\u00e1s dispersos. Encontrar patrones puede hacerse m\u00e1s dif\u00edcil y podemos necesitar muchos m\u00e1s datos para representar ese espacio. Algunas caracter\u00edsticas aportan poco o se limitan a introducir ruido. Y nuestro modelo con m\u00e1s informaci\u00f3n puede terminar generalizando peor que otro m\u00e1s sencillo.<\/p>\n\n\n\n
Por eso, seleccionar caracter\u00edsticas no consiste simplemente en \u00abquitar columnas para hacer el modelo m\u00e1s peque\u00f1o\u00bb.<\/p>\n\n\n\n Entonces, la pregunta que realmente deber\u00edamos hacernos es: Ma\u00f1ana, m\u00e1s ideas obvias de ML\u2026 justo despu\u00e9s de entenderlas.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Esta ma\u00f1ana, repasando mis apuntes de Machine Learning, y justo en la secci\u00f3n de \u00abselecci\u00f3n de caracter\u00edsticas\u00bb, me he vuelto a encontrar un concepto con un nombre dif\u00edcil de olvidar: La maldici\u00f3n de la dimensionalidad(Disclaimer: no es una pel\u00edcula de Woody Allen). Y lo curioso es que detr\u00e1s de un nombre tan dram\u00e1tico como ese, […]<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[4],"tags":[6],"class_list":["post-48","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-pensando-en-voz-alta","tag-machine-learning"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/josemayor.dev\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/48","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/josemayor.dev\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/josemayor.dev\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/josemayor.dev\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/josemayor.dev\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=48"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/josemayor.dev\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/48\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":53,"href":"https:\/\/josemayor.dev\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/48\/revisions\/53"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/josemayor.dev\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=48"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/josemayor.dev\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=48"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/josemayor.dev\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=48"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}![\"\"](\"https:\/\/josemayor.dev\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/maldicion-dimensionalidad-explicacion-1024x683.png\")
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\u00bfQu\u00e9 informaci\u00f3n necesita realmente el modelo para aprender?<\/strong><\/p>\n\n\n\n