Descripción: Las suposiciones del modelado son las condiciones subyacentes que deben cumplirse para que un modelo sea válido y sus resultados sean interpretables. Estas suposiciones son fundamentales en el ámbito de la ciencia de datos, ya que influyen directamente en la calidad y la precisión de los modelos predictivos. Por ejemplo, un modelo de regresión lineal asume que existe una relación lineal entre las variables independientes y dependientes, que los errores son independientes y que tienen una distribución normal. Si estas suposiciones no se cumplen, los resultados pueden ser engañosos o incorrectos. Las suposiciones del modelado también abarcan aspectos como la homocedasticidad, que se refiere a la constancia de la varianza de los errores a lo largo de las predicciones, y la no multicolinealidad, que implica que las variables independientes no deben estar altamente correlacionadas entre sí. La identificación y verificación de estas suposiciones son pasos críticos en el proceso de modelado, ya que garantizan que el modelo no solo se ajuste bien a los datos de entrenamiento, sino que también generalice adecuadamente a nuevos datos. En resumen, las suposiciones del modelado son esenciales para la validez y la robustez de los modelos en ciencia de datos, y su comprensión es clave para cualquier profesional en este campo.
