🚧 5 errores de feature engineering que pueden arruinar tu proyecto de ML
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El feature engineering suele ser el héroe silencioso… o el villano inesperado. Este artículo de KDnuggets resume cinco fallas comunes que pueden destruir el rendimiento de un modelo, incluso cuando el algoritmo es excelente.

🔍 Puntos clave
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❌ Fugas de datos: usar información del futuro o del test sin querer.
📏 Demasiadas variables: más columnas ≠ mejor modelo.
🎯 Target encoding mal aplicado: cuando el modelo “ve” la respuesta sin querer.
📉 Manejo pobre de outliers: eliminarlos sin entenderlos puede borrar señales valiosas.
⚙️ Desalineación modelo–features: no todos los algoritmos necesitan las mismas transformaciones.

🧠 Explicación en pocas palabras
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Imagina que estás entrenando a alguien para tomar decisiones.
Si le das pistas del futuro, demasiada información irrelevante, o datos mal preparados, aprenderá cosas que no sirven en la vida real.
El feature engineering es justamente preparar esos datos para que el modelo aprenda patrones reales y no ilusiones.

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