Descripción: El modelo sustituto es una aproximación de un modelo más complejo que es más fácil de analizar. En el contexto del aprendizaje automático, se utiliza para simplificar la interpretación de modelos que, de otro modo, serían difíciles de entender debido a su complejidad. Estos modelos sustitutos son generalmente más simples y pueden ser lineales o basados en árboles de decisión, lo que permite a los investigadores y profesionales obtener una visión más clara de cómo funcionan los modelos complejos. La idea es que, aunque el modelo sustituto no capture toda la complejidad del modelo original, puede proporcionar información valiosa sobre las relaciones entre las variables y la importancia de cada una en la predicción. Esto es especialmente relevante en áreas donde la interpretabilidad es crucial, como en la ciencia de datos, la medicina o las finanzas, donde las decisiones basadas en modelos deben ser comprensibles y justificables. Además, los modelos sustitutos pueden ser utilizados para validar y verificar el comportamiento de modelos más complejos, asegurando que no existan sesgos o comportamientos inesperados en las predicciones realizadas por el modelo original.
