Vector de probabilidad

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, se refiere a una representación numérica que describe la probabilidad de que un conjunto de datos o una observación pertenezca a diferentes categorías, clases o estados posibles dentro de un modelo predictivo.

Cada elemento del vector corresponde a una categoría específica, y su valor numérico es un valor entre 0 y 1, inclusive. Estos valores suelen derivarse de funciones como softmax o sigmoide, las cuales normalizan las salidas del modelo para que representen probabilidades.

La suma de todos los valores del vector es igual a 1, garantizando que el vector represente un sistema completo de probabilidades en el espacio de salida.

Es común en algoritmos de clasificación, donde cada componente indica cuán probable es que la entrada analizada pertenezca a una clase determinada.

Se utiliza ampliamente para tomar decisiones basadas en el resultado más probable o para analizar la distribución de probabilidad en problemas de confianza y calibración del modelo.