Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Error de Calibración Esperado (ECE)
Métrica ponderada que calcula el error promedio de calibración dividiendo las predicciones en intervalos de confianza y midiendo la diferencia entre confianza y precisión.
Error Máximo de Calibración (MCE)
Métrica que identifica el peor caso de desacuerdo entre confianza y precisión entre todos los intervalos de confianza, útil para evaluar riesgos extremos.
Diagrama de Fiabilidad
Visualización gráfica que compara las probabilidades predichas (confianza) con las frecuencias empíricas (precisión) para evaluar visualmente la calibración de un modelo.
Discretización por Histograma
Método de calibración que discretiza los puntuaciones de predicción en intervalos y reemplaza cada puntuación por la frecuencia empírica de su clase correspondiente.
Calibración Beta
Técnica paramétrica que utiliza la función de regresión Beta para modelar la relación entre puntuaciones brutas y probabilidades calibradas, adaptada para predicciones binarias.
Calibración Dirichlet
Extensión multi-clase de la calibración Beta que utiliza la distribución de Dirichlet para calibrar simultáneamente todas las clases con interdependencias.
Calibración Logística
Familia de métodos paramétricos basados en la regresión logística para ajustar las probabilidades predichas, incluyendo Platt Scaling como caso particular.
Calibración por Clase
Calibración realizada separadamente para cada clase del problema multi-clase, a diferencia de la calibración global que considera todas las clases simultáneamente.
Calibración de la etiqueta superior
Calibración específica de la predicción con la probabilidad más alta, particularmente importante en sistemas donde solo se utiliza la mejor predicción.
Calibración a posteriori
Proceso de ajuste de las probabilidades a posteriori para que coincidan con las verdaderas distribuciones condicionales dadas las características de entrada.
Calibración adaptativa
Métodos de calibración que se adaptan dinámicamente a las distribuciones de datos cambiantes, reajustando continuamente los parámetros de calibración.
Calibración multiclas
Extensión de las técnicas de calibración binarias a problemas multiclas, requiriendo la calibración simultánea de distribuciones de probabilidad sobre múltiples clases.