Descripción: La calibración del modelo es el proceso de ajustar las predicciones de un modelo de aprendizaje automático para que reflejen de manera más precisa las probabilidades verdaderas de los eventos que se están prediciendo. Este proceso es crucial en aplicaciones donde la interpretación de las probabilidades es fundamental, como en la clasificación de riesgos en finanzas o en diagnósticos médicos. La calibración busca corregir cualquier sesgo que pueda existir en las predicciones del modelo, asegurando que, por ejemplo, si un modelo predice que hay un 70% de probabilidad de que un evento ocurra, en realidad, ese evento debería ocurrir aproximadamente el 70% de las veces. Existen diversas técnicas para llevar a cabo la calibración, como la regresión logística, el método de Platt y el ajuste isotónico, cada una con sus propias características y aplicaciones. La calibración no solo mejora la precisión de las predicciones, sino que también aumenta la confianza en las decisiones basadas en esos modelos, lo que es especialmente importante en contextos donde las consecuencias de un error pueden ser significativas. En resumen, la calibración del modelo es un componente esencial en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático que buscan ofrecer predicciones confiables y útiles en una variedad de aplicaciones.
