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
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]]))