Análisis Comparativo de Modelos

En el contexto de la inteligencia artificial y el machine learning, hace referencia al proceso de evaluación sistemática de distintos modelos predictivos o algoritmos con el objetivo de determinar cuál se desempeña mejor según métricas específicas de rendimiento.

Implica la comparación entre diferentes enfoques de modelado, como regresiones, árboles de decisión, redes neuronales o métodos de ensamblaje, en relación a un conjunto de datos particular.

Este análisis considera tanto la precisión en las predicciones como otros factores relevantes, como la escalabilidad, interpretabilidad y eficiencia computacional de cada modelo.

Suele incluir técnicas como la validación cruzada, pruebas con datos de entrenamiento y datos no vistos, y la selección de hiperparámetros óptimos para cada modelo.

El resultado del análisis comparativo permite identificar el modelo más adecuado para un problema concreto, optimizando recursos y mejorando la calidad de las soluciones generadas.