¿Cómo afecta la mezcla de características a la calidad del modelo?

La interacción de características (feature interaction) permite que el modelo tenga en cuenta las relaciones entre características que, por separado, pueden ser poco informativas, pero juntas proporcionan señales importantes.

Esto puede mejorar la calidad del modelo, especialmente si las dependencias entre características son no lineales. Por ejemplo, en una tarea de puntuación de crédito, la combinación de edad e ingreso puede ser más informativa que cada característica por separado.

Sin embargo, una interacción excesiva puede llevar a sobreajuste y aumentar la dimensionalidad del espacio de características, lo que deteriora la capacidad de generalización del modelo y aumenta el tiempo de entrenamiento.

Por lo tanto, es importante equilibrar: usar métodos de selección de características, regularización y verificar la calidad del modelo en datos de validación.