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Un modelo necesita una base de referencia creíble

Saber lo que significa una mejora antes de comparar las puntuaciones del modelo.

Escena ilustrativa de sistemas de aprendizaje automático y predictivo

Anote cómo se toma la decisión hoy y cuáles son sus limitaciones. Una regla, un método estadístico simple o un flujo de trabajo existente pueden proporcionar una base de referencia útil.

Evaluar los enfoques de los candidatos en condiciones comparables. Mantenga a la vista las fugas de datos, las etiquetas retrasadas y los cambios de poblaciones. Examinar los errores por sus consecuencias.

Elija un enfoque que utilice pruebas relacionadas con el uso previsto. Mantener la base de referencia y la configuración de evaluación para que los cambios futuros puedan compararse de manera justa.

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