Descripción: La prueba retrospectiva, en el contexto del aprendizaje federado, se refiere al proceso de evaluar un modelo predictivo o una estrategia de trading utilizando datos históricos. Este enfoque permite a los investigadores y desarrolladores analizar cómo se habría comportado un modelo en situaciones pasadas, lo que es crucial para validar su eficacia antes de implementarlo en un entorno real. A través de la prueba retrospectiva, se pueden identificar patrones, tendencias y posibles errores en las predicciones del modelo, lo que ayuda a optimizar su rendimiento. Este proceso implica la utilización de conjuntos de datos que han sido recolectados previamente, permitiendo a los analistas simular decisiones y resultados basados en información que ya se conoce. La prueba retrospectiva es especialmente relevante en campos como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, donde la capacidad de generalizar a partir de datos históricos es fundamental para el éxito de los modelos. Además, este método se aplica a modelos de predicción y a diversas estrategias analíticas, permitiendo evaluar la viabilidad de tácticas en función de cómo habrían funcionado en el pasado. En resumen, la prueba retrospectiva es una herramienta esencial para la validación y mejora de modelos en el aprendizaje federado, proporcionando una base sólida para la toma de decisiones informadas.
