Descripción: Cero-R es un modelo base utilizado en problemas de clasificación que predice la clase mayoritaria de un conjunto de datos. Este enfoque se basa en la premisa de que, en muchos casos, la clase más frecuente puede ser una predicción razonable, especialmente en situaciones donde los datos son desbalanceados. Cero-R no requiere entrenamiento complejo ni ajuste de hiperparámetros, lo que lo convierte en una opción rápida y eficiente para establecer un punto de referencia en la evaluación de modelos más sofisticados. Su simplicidad permite a los investigadores y profesionales de datos tener una línea base clara para comparar el rendimiento de otros modelos, facilitando la identificación de mejoras significativas. Aunque Cero-R no es adecuado para todas las aplicaciones, su utilidad radica en su capacidad para proporcionar un primer vistazo a la efectividad de un modelo en un contexto dado, especialmente en escenarios donde la clase mayoritaria puede dominar el conjunto de datos. En resumen, Cero-R es una herramienta fundamental en la caja de herramientas de un científico de datos, ofreciendo una forma sencilla de evaluar el rendimiento inicial de modelos de clasificación.
