Residuales

Descripción: Los residuales en el contexto del aprendizaje supervisado se refieren a las diferencias entre los valores observados y los valores predichos por un modelo. En otras palabras, son los errores de predicción que un modelo comete al intentar estimar un resultado basado en un conjunto de datos. Estos residuales son fundamentales para evaluar la precisión y la efectividad de un modelo de aprendizaje automático. Un residual positivo indica que el modelo ha subestimado el valor real, mientras que un residual negativo sugiere que ha sobrestimado el valor. Analizar los residuales permite a los investigadores y desarrolladores identificar patrones en los errores de predicción, lo que puede llevar a mejoras en el modelo. Además, los residuales son utilizados en diversas métricas de evaluación, como el error cuadrático medio (MSE) y el error absoluto medio (MAE), que ayudan a cuantificar la calidad de las predicciones. En resumen, los residuales son una herramienta clave en el aprendizaje supervisado, ya que proporcionan información valiosa sobre el rendimiento del modelo y guían el proceso de optimización.

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