Modelo sustituto

term_id: surrogate_model

Category: basic_concepts

Definition

En aprendizaje automático y optimización, un modelo sustituto actúa como un proxy para una función objetivo que es difícil de evaluar directamente. Se entrena con pares entrada-salida del modelo original para aproximar su comportamiento.

Summary

Un modelo matemático simplificado utilizado para aproximar el comportamiento de un modelo más complejo, computacionalmente costoso o inaccesible.

Key Concepts

  • Aproximación de modelos
  • Optimización de caja negra
  • Eficiencia computacional
  • Modelo proxy

Use Cases

  • Optimización de hiperparámetros
  • Aceleración de simulaciones en diseño de ingeniería
  • Análisis de sensibilidad de sistemas complejos

Code Example

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from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
import numpy as np

# Simple surrogate for a noisy function
X = np.array([[1], [2], [3], [4]])
y = np.array([2.1, 3.9, 6.2, 7.8])

surrogate = GaussianProcessRegressor()
surrogate.fit(X, y)
prediction = surrogate.predict(np.array([[2.5]]))

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