Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Disminución Media de la Impureza (MDI)
Método de evaluación de la importancia de las variables que mide la reducción promedio de la impureza (Gini o entropía) aportada por cada característica durante la construcción de los árboles en un modelo de conjunto.
Disminución Media de la Precisión (MDA)
Técnica de importancia por permutación que evalúa el impacto de una variable midiendo la disminución del rendimiento del modelo cuando los valores de esta variable se permutan aleatoriamente en el conjunto de prueba.
Importancia del Ratio de Ganancia
Medida de importancia basada en el ratio de ganancia informacional, que normaliza la ganancia de información por la entropía de la característica para penalizar las variables con un gran número de valores distintos.
Importancia de Características Out-of-Bag (OOB)
Técnica de evaluación de la importancia utilizando las muestras OOB de cada árbol en un bosque aleatorio, midiendo el aumento del error OOB cuando los valores de una variable se permutan en estas muestras.
Importancia por Permutación Condicional
Variante de la importancia por permutación que respeta las dependencias entre características permutando los valores condicionalmente a otras variables, reduciendo el sesgo para las características correlacionadas.
Importancia por Eliminación de Columna
Método de evaluación de la importancia que mide el impacto de la eliminación completa de una característica reentrenando el modelo sin esta variable y comparando el rendimiento con el modelo completo.
Importancia de Características Basada en Impureza
Clase de métodos de evaluación de la importancia basados en la reducción de la impureza de los nodos durante la construcción de los árboles, incluyendo MDI y Gini Importance, pero que pueden estar sesgados hacia características con alta cardinalidad.