Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Puntuación Brier Multi-clase
Métrica de evaluación de la calibración que mide el error cuadrático medio entre las probabilidades predichas y los indicadores de verdad terreno sobre todas las clases.
Calibración Top-K
Extensión de la calibración que evalúa la adecuación entre la probabilidad de que la clase verdadera aparezca en las K predicciones más confiantes y su frecuencia empírica.
Escalado Platt Multi-clase
Generalización de la regresión logística binaria al caso multi-clase mediante el enfoque one-vs-all o one-vs-one para calibrar individualmente cada clase.
Agrupamiento por Histograma Multi-clase
Método no paramétrico que particiona el espacio de probabilidad en intervalos y ajusta las predicciones mediante la frecuencia empírica observada en cada contenedor para todas las clases.
Calibración por Pares
Estrategia que calibra las probabilidades relativas entre cada par de clases para asegurar una coherencia comparativa en el espacio multi-clase.
Diagrama de Fiabilidad Multi-clase
Visualización de la calibración que compara la confianza promedio con la precisión promedio por contenedor para evaluar gráficamente la adecuación de las predicciones multi-clase.
Regresión Isotónica Multi-clase
Extensión de la regresión isotónica al caso multi-clase mediante enfoques como PAVA (Algoritmo de Agrupación de Violadores Adyacentes) o variantes multi-salida.
Cuantificación por Agrupamiento Bayesiano
Método de calibración que determina óptimamente los límites de los contenedores utilizando principios bayesianos para minimizar el error de calibración multi-clase.
Error de Calibración Adaptativo (ACE)
Variante del ECE que utiliza contenedores de tamaño adaptativo basados en la distribución de las predicciones para reducir la varianza del estimador de calibración.