Línea base o baseline se refiere a un modelo o metodología inicial.
Con el cual se comparan otros modelos o técnicas para evaluar su rendimiento.
Es una referencia básica que proporciona un punto de partida.
Aunque generalmente no es un modelo complejo o avanzado,
Es útil para establecer una métrica estándar con la cual medir mejoras.
En los modelos más sofisticados.
Concepto de Línea Base en IA
Modelo simple o estándar
Un modelo línea base suele ser una aproximación sencilla.
Como un modelo estadístico básico o un modelo basado en reglas.
Sirve como comparación para otros modelos más avanzados.
En problemas de clasificación, un baseline podría ser un modelo que predice la clase más frecuente para todos los ejemplos.
En un problema de regresión, un modelo que predice el promedio de los valores de salida.
Comparación del rendimiento
La principal función de una línea base es proporcionar un estándar mínimo de rendimiento.
Cuando se desarrollan nuevos modelos.
Se espera que su rendimiento sea significativamente mejor que el de la línea base.
Si el modelo avanzado no supera a la línea base.
Se considera que el modelo más simple es suficiente.
El nuevo enfoque puede no ser justificado.
Tipos de líneas base
Línea base ingenua
Es un modelo muy sencillo que puede estar basado en heurísticas simples.
Predecir que el valor será siempre el promedio (en regresión).
La clase mayoritaria (en clasificación).
Modelos clásicos
A veces, en lugar de un enfoque extremadamente básico.
Se usa un modelo clásico bien conocido, como una regresión logística, como línea base.
Estos son más complejos que los modelos ingenuos.
Siguen siendo más simples que técnicas avanzadas como las redes neuronales.
Modelo aleatorio
Un enfoque donde el modelo realiza predicciones de manera aleatoria.
Puede ser una línea base útil en problemas de clasificación.
Para verificar si un modelo sofisticado realmente está aprendiendo patrones útiles.
Evaluación de modelos
La línea base proporciona un punto de referencia importante.
Para medir la mejora en el rendimiento de modelos más avanzados.
Las métricas comunes incluyen precisión, exactitud, sensibilidad.
El error cuadrático medio (en regresión).
Según el tipo de problema abordado.
Importancia de una línea base sólida
Es fundamental contar con una buena línea base.
Sin una referencia clara, es difícil determinar si un modelo avanzado realmente está aportando mejoras significativas.
Si las mejoras podrían deberse al azar o a un ajuste excesivo del modelo a los datos.
Ejemplos de línea base
Clasificación
En un problema de clasificación binaria, una línea base simple podría ser predecir siempre la clase mayoritaria.
Si, por ejemplo, el 70% de los datos pertenece a la clase «A» y el 30% a la clase «B».
Un baseline simple podría ser predecir «A» para todas las instancias.
Procesamiento del lenguaje natural (NLP)
Para tareas como la clasificación de sentimientos.
Una línea base podría ser un modelo basado en la frecuencia de palabras o el uso de TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency).
Comparado con modelos más complejos como redes neuronales o transformers.
Desafíos
Subestimación del baseline
A veces se puede subestimar el rendimiento de un modelo simple.
Podría llevar a que un modelo avanzado no supere significativamente al baseline.
Indica que el nuevo enfoque no es necesariamente mejor o justificado.
Selección del baseline adecuado
Definir un baseline apropiado es crucial para asegurarse de que los modelos avanzados tengan un punto de referencia justo y significativo.
Un baseline demasiado débil podría llevar a conclusiones erróneas sobre el rendimiento de los modelos.
Una línea base en IA es un modelo simple pero crucial que se utiliza como referencia para comparar y evaluar el rendimiento de modelos más avanzados.
Es una herramienta fundamental para verificar que las mejoras en los modelos más sofisticados.
Realmente aportan valor sobre enfoques más básicos.
