Sesgos, ausencias y fuga de información
La calidad de datos incluye exactitud, cobertura, actualidad y consistencia.
Qué aprenderás
- La calidad de datos incluye exactitud, cobertura, actualidad y consistencia
- Construir y comprobar una solución usando datos ficticios.
- Resolver y aprobar la hoja de ejercicios antes de continuar.
Conceptos del tema
La calidad de datos incluye exactitud, cobertura, actualidad y consistencia.
Un modelo aprende patrones de la muestra disponible.
Usar datos del futuro o de la respuesta durante entrenamiento produce fuga de información y una evaluación engañosamente buena.
Cómo interpretar este tema
Separa el objetivo de los datos de entrada y del criterio de éxito. Trabaja primero con ejemplos ficticios que puedas comprobar. En código, identifica entradas, operaciones y salidas; en un encargo a una IA, distingue el contenido generado de las acciones realmente ejecutadas.
Construye una solución pequeña y revisable. Comprueba casos normales, fronteras y errores; conserva las fuentes de las afirmaciones y los permisos de cada herramienta. Los ejemplos de Python de este curso se copian a tu propio entorno: la página no ejecuta código ni realiza llamadas a servicios de IA.
Detalles para comprender la regla
La evaluación usa una información que no estará disponible al predecir.
El tamaño no corrige por sí solo un proceso de muestreo sesgado.
El futuro no debe filtrarse al entrenamiento del pasado.
Ejemplo resuelto
Predices impagos al comienzo de cada mes.
- Usa solo información conocida al hacer la predicción.
- Excluye columnas que revelen lo ocurrido después.
- Evalúa con periodos posteriores al entrenamiento.
Cómo practicar
- Define el resultado y los datos que necesita.
- Revisa el ejemplo y anticipa su salida antes de probarlo.
- Comprueba un caso normal, una frontera y un error.
- Explica la solución y verifica los datos o fuentes que utiliza.
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