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.
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