Consistencia de Modelo

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se refiere a la capacidad de un modelo para mantener resultados coherentes cuando se expone a conjuntos de datos similares o cuando se evalúa en diferentes momentos.

Implica que el modelo produce predicciones o clasificaciones que no fluctúan arbitrariamente, incluso cuando hay variaciones menores en los datos de entrada o en las condiciones de evaluación.

Es esencial para garantizar la confianza en las decisiones automatizadas y en los sistemas que dependen del aprendizaje a partir de datos.

Una falta de consistencia puede indicar problemas de sobreajuste, ruido en los datos o deficiencias en el diseño del modelo o en el entrenamiento.