Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Función Sigmoide
Función matemática en forma de S que transforma cualquier valor real en una probabilidad comprendida entre 0 y 1, utilizada como función de activación en regresión logística.
Función Logit
Función de enlace logarítmica que convierte las probabilidades en una escala logarítmica, definida como el logaritmo natural de las odds de la probabilidad de éxito.
Máxima Verosimilitud
Método de estimación de los parámetros del modelo que maximiza la probabilidad de observar los datos de entrenamiento dados los parámetros del modelo.
Sesgo (Intercepto)
Término constante en la ecuación de regresión logística que representa la probabilidad base cuando todas las variables predictoras son nulas.
Pesos (Coeficientes)
Parámetros multiplicativos asociados a cada variable predictora que cuantifican su influencia en la probabilidad de clasificación.
Frontera de Decisión
Hiperplano o superficie que separa las diferentes clases en el espacio de características, definida por la ecuación donde la probabilidad predicha es igual a 0.5.
Odds Ratio
Medida de asociación que cuantifica cómo cambian las odds de un resultado cuando la variable predictora aumenta en una unidad, manteniendo todas las demás variables constantes.
Regularización L1 (Lasso)
Técnica de penalización que añade la suma de los valores absolutos de los coeficientes a la función de coste, favoreciendo la selección automática de variables.
Regularización L2 (Ridge)
Método de penalización que añade la suma de los cuadrados de los coeficientes a la función de coste, reduciendo la amplitud de los coeficientes para prevenir el sobreajuste.
Área Bajo la Curva (AUC)
Métrica de evaluación que mide la probabilidad de que un modelo clasifique aleatoriamente una instancia positiva más alta que una instancia negativa, variando de 0.5 a 1.
Umbral de Clasificación
Valor de probabilidad límite (generalmente 0.5) utilizado para convertir las probabilidades continuas en predicciones de clases binarias.
Verosimilitud
Función que mide la probabilidad de observar los datos dados los parámetros del modelo, utilizada para la estimación de parámetros en la regresión logística.
Función de Coste (Log Loss)
Función de penalización logarítmica que mide la divergencia entre las probabilidades predichas y las etiquetas reales, utilizada para optimizar el modelo.
Convergencia
Estado donde las iteraciones sucesivas del algoritmo de optimización ya no modifican significativamente los parámetros del modelo, indicando que se ha alcanzado un óptimo.
Clases Desbalanceadas
Situación donde una clase está significativamente menos representada que la otra en los datos de entrenamiento, requiriendo técnicas de muestreo o ponderación.