Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Error de Calibración Esperado (ECE)
Métrica cuantitativa que evalúa la calibración de un modelo calculando la diferencia promedio ponderada entre la confianza predicha y la precisión observada en intervalos de confianza discretos.
Error Máximo de Calibración (MCE)
Métrica de calibración que identifica la desviación máxima entre confianza y precisión en todos los intervalos de confianza, útil para detectar los peores casos de descalibración.
Error de Calibración Adaptativo (ACE)
Variante del ECE que utiliza intervalos de confianza adaptativos con un número igual de muestras por bin, reduciendo la varianza y la influencia del número de bins en la medición.
Error de Calibración Estático (SCE)
Métrica de calibración que evalúa la calibración promedio en todos los bins sin ponderación por la distribución de predicciones, dando un peso igual a todos los intervalos de confianza.
Calibración Nativa
Calibración obtenida directamente durante el entrenamiento del modelo mediante técnicas como el suavizado de etiquetas o funciones de pérdida específicas, sin requerir un paso de calibración separado.
Histograma de Confianza
Distribución de frecuencias de predicciones organizadas por intervalos de confianza, utilizada para analizar el comportamiento del modelo e identificar regiones de descalibración.
Estrategia de Binning
Método de particionamiento del espacio de confianza en intervalos discretos para el cálculo de métricas de calibración, influenciando la precisión y estabilidad de las estimaciones de error.