Descripción: El ‘Error Fuera de la Bolsa’ (Out-of-Bag Error, OOB) es una métrica utilizada en el ámbito del aprendizaje automático para estimar la precisión de un modelo de predicción. Se refiere a la evaluación del error de un modelo utilizando datos que no fueron empleados durante el proceso de entrenamiento. Este concepto es especialmente relevante en técnicas de ensamblado, como los bosques aleatorios (Random Forests), donde se generan múltiples árboles de decisión a partir de subconjuntos aleatorios de datos. Durante el entrenamiento, cada árbol se construye utilizando una muestra aleatoria de los datos, lo que significa que aproximadamente un tercio de los datos se deja fuera de cada muestra. Estos datos no utilizados se conocen como ‘fuera de la bolsa’. Al evaluar el modelo, se puede calcular el error utilizando estos datos, proporcionando una estimación de su rendimiento en datos no vistos. Esta técnica permite obtener una evaluación más robusta y menos sesgada del modelo, ya que se basa en datos que no han influido en su ajuste. El OOB es particularmente útil en situaciones donde la validación cruzada puede ser costosa en términos de tiempo y recursos, ya que permite una evaluación eficiente sin necesidad de dividir el conjunto de datos en múltiples partes. En resumen, el ‘Error Fuera de la Bolsa’ es una herramienta valiosa para medir la generalización de modelos de aprendizaje automático, asegurando que sean efectivos en la predicción de datos nuevos.
