Descripción: La suposición de independencia es un principio fundamental en modelos probabilísticos que establece que ciertas variables son independientes entre sí. Esta suposición es crucial en el desarrollo de modelos generativos, donde se busca entender cómo se generan los datos a partir de un conjunto de variables. Al asumir que las variables son independientes, se simplifica el cálculo de probabilidades conjuntas, lo que permite una representación más manejable de la complejidad del modelo. En el contexto de la optimización de modelos, esta suposición puede influir en la selección de características y en la forma en que se construyen los algoritmos, ya que se pueden ignorar interacciones complejas entre variables. En la optimización de hiperparámetros, la suposición de independencia puede guiar la búsqueda de configuraciones óptimas, permitiendo que se evalúen los efectos de los hiperparámetros de manera más aislada. Sin embargo, es importante tener en cuenta que esta suposición no siempre se sostiene en la práctica, y las interdependencias entre variables pueden llevar a resultados subóptimos si no se consideran adecuadamente. Por lo tanto, aunque la suposición de independencia es una herramienta poderosa para simplificar modelos, su validez debe ser evaluada en cada caso específico.
