Guías por tema
Evaluación de Modelos
Métricas de calidad de pronósticos, calibración y comparación de probabilidades para medir la precisión real del modelo.
Cómo estudiar evaluación de modelos
Un modelo de pronóstico no se evalúa solo contando aciertos. Predecir siempre al favorito puede producir muchos resultados correctos y, aun así, entregar probabilidades deficientes. Por eso es necesario medir calibración, discriminación y desempeño frente a referencias simples.
Esta colección presenta métricas como Brier Score y análisis de calibración, además de criterios para comparar versiones de un modelo sin seleccionar únicamente el periodo más favorable. Una evaluación profesional conserva predicciones anteriores y evita usar información conocida después del partido.
Qué aprenderás
- Medir la calidad de probabilidades, no solo el porcentaje de aciertos.
- Interpretar calibración, Brier Score y pruebas fuera de muestra.
- Detectar sobreajuste, fuga de información y comparaciones engañosas.
Cómo llevarlo a la práctica
Aplica estas métricas a series completas y compara el modelo con una línea base antes de atribuir mejoras a un cambio de parámetros.
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