Inferencia, estimación y toma de decisiones a partir de datos
Un clasificador a menudo entrega más que una etiqueta. Pregúntale la probabilidad de que un correo sea spam y podría responder 0.8. Ese número debería significar algo que puedas comprobar: entre muchos correos que el modelo califica cerca de 0.8, aproximadamente 80% de ellos debería ser realmente spam. Cuando la probabilidad predicha y la frecuencia observada coinciden así, el modelo está calibrado.
🔒 This is a Pro lesson — the interactive figure, worked examples, quiz and practice open with Pro access.
▶ Calibración y Puntuación Propia