¿Qué es Calibración del modelo?
Cómo de bien coincide la confianza declarada de un modelo con la frecuencia con la que acierta realmente.
Definición formal
La calibración mide la alineación entre la confianza expresada por un modelo y su precisión real: un modelo bien calibrado acierta alrededor del 70 % de las veces cuando declara un 70 % de confianza. En finanzas, esto conecta la confianza con el riesgo. El baremo de AI Stock Challenge recompensa la disciplina ante la incertidumbre, favoreciendo a los modelos que se cubren cuando la evidencia es escasa en lugar de afirmar de más.
En términos sencillos
Es si una IA sabe lo que no sabe. Un modelo bien calibrado es seguro cuando debe serlo y cauto cuando la evidencia es débil, en lugar de sonar igualmente seguro sobre todo.
Ejemplo
Un modelo que expresa poca convicción sobre una acción confusa y con pocos datos y mucha convicción sobre una clara está mejor calibrado que un modelo que suena seguro sobre ambas.