Píldoras sobre medicina basada en pruebas
Píldoras sobre medicina basada en pruebas
Se analiza el problema del desbalance de clases en modelos biomédicos y cómo la precisión global puede resultar inútil cuando la clase minoritaria es la clínicamente relevante. Se explica cuáles son las métricas más adecuadas y se exponen las principales estrategias para abordar el desbalance, como el sobremuestreo (SMOTE, ADASYN), el submuestreo selectivo (pares de Tomek) y métodos de ensamble que estabilizan la precisión en escenarios con baja prevalencia.
Se discute la razón para justificar la minimización de la suma de los errores cuadráticos en regresión lineal, que se suele presentar como una simple elección conveniente. Una perspectiva probabilística sugiere que la ecuación de mínimos cuadrados surge naturalmente de asumir que los residuos del modelo siguen una distribución normal.
Se abordan tres componentes importantes en el proceso de entrenamiento de un algoritmo de aprendizaje automático: la función de pérdida, la métrica de desempeño y el control de validación. Se subraya la necesidad de equilibrar precisión y capacidad predictiva para obtener modelos robustos y efectivos.
El sobreajuste ocurre cuando un algoritmo aprende en exceso los detalles de los datos de entrenamiento, capturando no solo la esencia de la relación entre ellos, sino también el ruido aleatorio que siempre va a estar presente. Esto afecta negativamente su rendimiento y su capacidad de generalización cuando introduzcamos datos nuevos, no vistos durante el entrenamiento.
Los árboles de decisión simples tienen el problema de ser menos precisos que otros algoritmos de regresión o clasificación, además de ser poco robustos ante pequeñas modificaciones de los datos con los que se elaboran. Se describen algunas técnicas para elaborar árboles de decisión combinados, como las de agregación por remuestreo y los bosques aleatorios, que tienen como objetivo mejorar la exactitud de las predicciones y evitar el sobreajuste de los modelos.