Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Validación Cruzada K-Fold
Técnica que divide los datos en K particiones iguales para entrenar y probar el modelo K veces de manera rotativa.
Validación Cruzada Leave-One-Out
Variante extrema del K-fold donde cada observación sirve una vez como prueba y N-1 veces como entrenamiento.
Validación Cruzada Estratificada
Preserva las proporciones de clases en cada partición, esencial para datos desequilibrados.
Curva ROC y AUC
Métrica gráfica que evalúa el rendimiento de clasificadores binarios según las tasas de verdaderos/falsos positivos.
Matriz de Confusión
Tabla resumen de predicciones correctas e incorrectas para evaluar el rendimiento de clasificación.
Validación Bootstrap
Técnica de remuestreo con reemplazo para estimar la variabilidad y el rendimiento del modelo.
Métricas de Regresión
Conjunto de indicadores (MAE, MSE, RMSE, R²) que miden la precisión de las predicciones de modelos de regresión.
Curva de Aprendizaje
Herramienta de diagnóstico que analiza la evolución del rendimiento según el tamaño de los datos de entrenamiento.
Validación Cruzada Temporal
Adaptación que respeta el orden cronológico de los datos para evaluar modelos de series temporales.
Métrica F1-Score
Media armónica entre precisión y recuperación, ideal para problemas de clasificación desequilibrados.
Validación Cruzada Negligente
Doble validación cruzada que evita el sobreajuste en la selección de hiperparámetros y modelos.
Curva de Validación
Gráfico que explora el impacto de los hiperparámetros en el rendimiento del modelo para optimizar el ajuste.
Validación Cruzada por Grupos
Técnica que evita la fuga de información agrupando las observaciones relacionadas en las mismas particiones.
Métricas de Precisión-Exhaustividad
Indicadores complementarios que evalúan la relevancia de las predicciones positivas y su exhaustividad.
Validación Cruzada por Bloques
Enfoque especializado para datos estructurados (temporales, espaciales) que preserva la dependencia local.