La evaluación comparativa es un proceso de comparación de diferentes modelos o algoritmos para determinar cuál es el mejor para una tarea o conjunto de datos determinados. La evaluación comparativa es un paso crítico en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático, ya que ayuda a los ingenieros y científicos de datos a seleccionar el modelo más preciso y eficiente para una tarea específica.
En la evaluación comparativa, se compara el rendimiento de diferentes modelos utilizando una métrica o conjunto de métricas que reflejan la calidad de la predicción o la precisión del modelo. Algunas métricas comunes incluyen la precisión, la precisión media, la sensibilidad y la especificidad. También se pueden utilizar medidas de rendimiento más avanzadas, como el área bajo la curva (AUC) o la pérdida logarítmica.
La evaluación comparativa también puede implicar el uso de técnicas de validación cruzada, donde se divide el conjunto de datos en conjuntos de entrenamiento y prueba, y se entrena y prueba cada modelo en diferentes subconjuntos de datos para evitar el sobreajuste.
Tras las revoluciones lideradas por el carbón, la electricidad y luego la electrónica, la sociedad está presenciando ahora una cuarta revolución i [...]
Leer más »En los anteriores artículos ("Conceptos base para construir un software comercial con inteligencia artificial" y "¿Cómo se materializan las oportun [...]
Leer más »La inteligencia empresarial, también conocida como "business intelligence" o BI, es un conjunto de técnicas, herramientas y metodologías que se uti [...]
Leer más »A la hora de conseguir nuevos clientes, todo son alegrías y satisfacción por poder prestarles nuestro servicio o venderles nuestro producto de la me [...]
Leer más »
