Descripción: Un clasificador Dummy es un modelo de aprendizaje automático que realiza predicciones utilizando reglas simples y básicas, sin considerar la complejidad de los datos. Su principal función es servir como un punto de referencia o baseline para evaluar el rendimiento de otros modelos más sofisticados. Este tipo de clasificador puede utilizar estrategias como la predicción de la clase más frecuente en un conjunto de datos o la asignación aleatoria de clases. Aunque su simplicidad puede parecer una desventaja, su utilidad radica en su capacidad para establecer un estándar mínimo de rendimiento. Los clasificadores Dummy son especialmente valiosos en situaciones donde los datos son desbalanceados, ya que permiten a los investigadores y desarrolladores entender si un modelo más complejo realmente está aportando valor en comparación con una estrategia trivial. En resumen, el clasificador Dummy es una herramienta fundamental en el aprendizaje automático que ayuda a contextualizar y evaluar la efectividad de modelos más avanzados.
