Función de adecuación

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se refiere a la métrica o función utilizada para evaluar la calidad o el desempeño de un modelo de aprendizaje al resolver una tarea específica.

Su objetivo es cuantificar qué tan bien se ajusta el modelo a los datos proporcionados, permitiendo comparar distintos modelos o configuraciones entre sí.

Puede adoptar diversas formas según la tarea a resolver, tales como minimizar un error, maximizar una probabilidad o ajustar parámetros para optimizar una predicción.

Es fundamental en el proceso de entrenamiento del modelo, ya que guía los ajustes iterativos realizados durante la etapa de aprendizaje.

Su elección e implementación influyen directamente en los resultados y en la capacidad de generalización del modelo hacia nuevos datos.