Leverage domain knowledge to identify features with the most predictive potential. Use statistical methods like correlation analysis and feature importance scores to evaluate relevance. Apply dimensionality reduction techniques or regularization to simplify the model and prevent overfitting. Validate selections through cross-validation to ensure robustness and reliability.

When faced with limited data in complex models, prioritize feature selection by leveraging domain knowledge to identify the most relevant features. Utilize techniques like correlation analysis, statistical tests, and regularization methods (e.g., LASSO) to reduce overfitting. Additionally, methods like recursive feature elimination (RFE) and tree-based feature importance can refine selection further.

Focus on domain knowledge to identify features most likely to impact the model’s outcomes. Use techniques like correlation analysis and mutual information to quantify feature relevance. Apply regularization methods or simpler models to reduce overfitting and highlight key predictors. Validate your selections iteratively using cross-validation to ensure robustness.

En modelos con datos limitados, mi enfoque de selección de características se basa en tres pilares: implementar técnicas de regularización como LASSO, aprovechar el conocimiento específico del dominio y utilizar las métricas de importancia de características de modelos iniciales. El objetivo es maximizar el valor predictivo con los datos disponibles.

In my personal experience, "more does not always mean better." A careful selection of variables using ANOVA, Correlation, or Chi-Square Tests will help identify key variables. If the issue lies with the number of cases, I recommend testing the models using Bootstrapping, which involves oversampling to validate the models.

Al penalizar características menos relevantes, podemos evitar que el modelo se enfoque demasiado en detalles irrelevantes que podrían no tener un impacto real en la predicción. Además, LASSO tiene la ventaja de hacer "eliminación" de variables al forzar algunos coeficientes a cero, lo que es útil si necesitamos hacer una selección de características explícita. Respecto al conocimiento del dominio. A veces, los datos no hablan por sí mismos, y es aquí donde el contexto o la experiencia previa con el área de estudio son claves. Si tienes una idea clara de qué características son más relevantes para el problema que estás resolviendo, puedes guiarlas desde el inicio, incluso antes de que el modelo empiece a entrenarse.

Refining feature selection in complex models can significantly enhance accuracy and reduce overfitting. Here are strategies that are proven to be effective: 1. Recursive Feature Elimination (RFE). 2. Feature Grouping or Clustering. 3. Automated Feature Selection Methods. 4. SHAP and LIME Interpretability Tools. 5. Dimensionality Reduction. 6. Cross-validation with Feature Subsets. 7. Iterative Domain Feedback. 8. Feature Engineering.