{"id":4696,"date":"2026-08-13T14:51:08","date_gmt":"2026-08-13T12:51:08","guid":{"rendered":"https:\/\/ellistat.com\/?post_type=guide-dutilisateur&p=4696"},"modified":"2026-08-13T14:51:08","modified_gmt":"2026-08-13T12:51:08","slug":"optimizacion-bayesiana","status":"publish","type":"guide-dutilisateur","link":"https:\/\/ellistat.com\/es\/guide-dutilisateur\/optimisation-bayesienne\/","title":{"rendered":"Optimizaci\u00f3n bayesiana"},"content":{"rendered":"

Se trata de un cambio de enfoque. En lugar de elaborar un plano completo y luego pasar a la modelizaci\u00f3n, se alterna<\/strong> : unas cuantas pruebas, un modelo, las siguientes pruebas seleccionadas en funci\u00f3n del modelo, un modelo mejor, y as\u00ed sucesivamente. En cada ronda, el programa determina los ajustes que ofrecen mejores resultados.<\/p>\n\n\n\n

La herramienta es la\u00a0proceso gaussiano<\/strong>\u00a0: predice la respuesta\u00a0y su incertidumbre<\/strong>\u00a0en cualquier punto del dominio. Es precisamente esta incertidumbre la que permite elegir de forma inteligente el siguiente ensayo: un punto resulta interesante si promete una buena respuesta o si no se sabe nada al respecto.<\/p>\n\n\n\n

\ud83d\udca1 Es la alternativa moderna al\u00a0simple<\/strong>, y el m\u00f3dulo lo asume: los mismos usos: procesos costosos, ensayos largos, mediciones con ruido, pero el proceso gaussiano aprovecha\u00a0toda<\/strong>\u00a0la informaci\u00f3n acumulada en cada iteraci\u00f3n, mientras que el simplex solo tiene en cuenta sus \u00faltimos v\u00e9rtices.<\/p>\n\n\n\n

1. Realizar el estudio<\/h2>\n\n\n\n
    <\/ol>\n\n\n\n

    El panel de la izquierda,\u00a0Par\u00e1metros del estudio<\/strong>\u00a0:<\/p>\n\n\n\n

    \"\"<\/figure>\n\n\n\n
    Ajuste<\/strong><\/td>Funci\u00f3n<\/strong><\/td><\/tr><\/thead>
    T\u00edtulo del estudio<\/strong><\/td>Identifica el estudio, registrado en el proyecto.<\/td><\/tr>
    Respuesta que hay que optimizar<\/strong><\/td>Su nombre y su unidad.<\/td><\/tr>
    Objetivo<\/strong><\/td>Maximizar<\/strong> o Minimizar la respuesta<\/strong>.<\/td><\/tr>
    Factores<\/strong><\/td>Un nombre, un m\u00ednimo y un m\u00e1ximo por factor. \u00ab+ A\u00f1adir un factor\u00bb y la papelera para eliminarlo.<\/td><\/tr>
    Pruebas del plan inicial (Audze-Eglais)<\/strong><\/td>El n\u00famero de ensayos iniciales, distribuidos uniformemente por toda la zona.<\/td><\/tr>
    Pruebas propuestas por iteraci\u00f3n<\/strong><\/td>El tama\u00f1o del lote propuesto en cada ronda.<\/td><\/tr>
    Estrategia de optimizaci\u00f3n<\/strong><\/td>Prudente, equilibrada, exploratoria (v\u00e9ase m\u00e1s abajo).<\/td><\/tr>
    Ruido previsto del proceso<\/strong><\/td>Bajo, Medio, Alto.<\/td><\/tr>
    Calidad de la investigaci\u00f3n<\/strong><\/td>R\u00e1pido, Est\u00e1ndar, Profundo.<\/td><\/tr>
    Semilla aleatoria<\/strong><\/td>Hace que las propuestas sean reproducibles.<\/td><\/tr>
    Modo de demostraci\u00f3n (simulador de procesos)<\/strong><\/td>Simula los resultados para familiarizarte con el m\u00f3dulo.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

    El bot\u00f3n\u00a0Generar el plano inicial<\/strong>\u00a0crea los primeros ensayos. A continuaci\u00f3n, los factores son\u00a0bloqueados<\/strong>\u00a0: no se puede cambiar el campo de estudio sin empezar de cero; para eso sirve\u00a0Restablecer el estudio<\/strong>. La sesi\u00f3n se exporta a\u00a0JSON<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

    La estrategia<\/strong> Regla de arbitraje \u00abexplotar \/ explorar\u00bb:<\/p>\n\n\n\n

      \n
    • Prudente<\/strong>\u00a0= se mantiene cerca de las zonas que ya dan buenos resultados, asume pocos riesgos. Ideal cuando las pruebas son caras <\/li>\n\n\n\n
    • Equilibrada<\/strong>\u00a0= un equilibrio entre aprovechar las \u00e1reas prometedoras y explorar lo incierto. La mejor opci\u00f3n por defecto <\/li>\n\n\n\n
    • Exploratorio<\/strong>\u00a0= Prueba tambi\u00e9n las zonas inciertas para comprender mejor el \u00e1mbito. Resulta \u00fatil al inicio del estudio.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      El ruido previsto<\/strong> limita el rango de valores que el modelo puede estimar:<\/p>\n\n\n\n

        \n
      • Bajo<\/strong>\u00a0= mediciones precisas, proceso estable: el modelo realiza una interpolaci\u00f3n precisa (ruido \u2264 ~5 % de la varianza); ; <\/li>\n\n\n\n
      • Medio<\/strong>\u00a0= caso general, ruido limitado a ~25 %; ; <\/li>\n\n\n\n
      • Alto<\/strong>\u00a0= medida o proceso muy variable: el modelo no realiza interpolaci\u00f3n a trav\u00e9s del ruido (hasta ~60 %).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

        La calidad de la investigaci\u00f3n<\/strong> ampl\u00eda el n\u00famero de candidatos que se tienen en cuenta en cada propuesta. Avanzado<\/strong> Se recomienda cuando hay m\u00e1s de 6 factores; tarda m\u00e1s en realizar el c\u00e1lculo.<\/p>\n\n\n\n

        \u26a0\ufe0f El ruido previsto<\/strong> Es el par\u00e1metro que m\u00e1s influye en los resultados, y se reeval\u00faa a lo largo del estudio. Declarar que un proceso es estable cuando no lo es lleva al modelo a interpretar cada fluctuaci\u00f3n en las mediciones como un efecto real, lo que desv\u00eda los ensayos posteriores por caminos err\u00f3neos. Si aparece la advertencia \u00abalto nivel de ruido\u00bb en el diagn\u00f3stico, hay que volver a revisarlo.<\/p>\n\n\n\n

        2. El plan de ensayos<\/h2>\n\n\n\n

        Esta es la pesta\u00f1a de trabajo. Una tabla, con una l\u00ednea por ensayo:<\/p>\n\n\n\n

        \"\"<\/figure>\n\n\n\n
        Columna<\/strong><\/td>Contenido<\/strong><\/td><\/tr><\/thead>
        N.\u00ba<\/strong><\/td>El orden de ejecuci\u00f3n.<\/td><\/tr>
        Los factores<\/td>Los valores que hay que aplicar.<\/td><\/tr>
        La respuesta<\/td>No te lo pierdas<\/strong> tras la prueba.<\/td><\/tr>
        Estatuto<\/strong><\/td>Medido<\/strong> o Tareas pendientes<\/strong>.<\/td><\/tr>
        Origen<\/strong><\/td>Plan inicial<\/strong>, BO it. n<\/em><\/strong> (propuesto en la iteraci\u00f3n n<\/em>) o Manual<\/strong>.<\/td><\/tr>
        \u00bfPor qu\u00e9 este punto? (an\u00e1lisis del modelo)<\/strong><\/td>Explicaci\u00f3n de la propuesta.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

        El modelo se adapta a partir de 4 ensayos medidos<\/strong>. Debajo, el bot\u00f3n de propuesta est\u00e1 desactivado y se explica el motivo. Tambi\u00e9n permanece desactivado mientras haya ensayos propuestos pendientes de resultado: no se propone un nuevo lote sin haber analizado el anterior.<\/p>\n\n\n\n

        El bot\u00f3n Proponer los n<\/em> pr\u00f3ximas pruebas<\/strong> inicia el c\u00e1lculo. En modo de demostraci\u00f3n, Simular los resultados de las pruebas pendientes<\/strong> rellena las respuestas.<\/p>\n\n\n\n

        Leer las propuestas<\/strong>\u00a0= cada prueba propuesta lleva una etiqueta y un\u00a0beneficio esperado<\/strong>\u00a0:<\/p>\n\n\n\n

        Etiqueta<\/strong><\/td>Significado<\/strong><\/td><\/tr><\/thead>
        Prometedor<\/strong><\/td>El modelo ofrece, potencialmente, mejores predicciones que el mejor ensayo actual. Este es el aspecto que m\u00e1s contribuye a la b\u00fasqueda del \u00f3ptimo.<\/td><\/tr>
        Explotaci\u00f3n<\/strong><\/td>Se acerca al mejor ensayo actual: perfecciona y hace m\u00e1s fiable el \u00f3ptimo al reducir la incertidumbre local.<\/td><\/tr>
        Exploraci\u00f3n<\/strong><\/td>Zona a\u00fan poco conocida, con gran incertidumbre. Proporciona informaci\u00f3n sobre las regiones inexploradas y puede revelar una soluci\u00f3n \u00f3ptima mejor en otro lugar.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

        \ud83d\udca1 Que se propongan dos ensayos muy similares no es un error.<\/strong> El m\u00f3dulo lo indica expl\u00edcitamente: el modelo centra el esfuerzo en una zona que se considera prometedora, para confirmar la medici\u00f3n y separar la se\u00f1al del ruido. Este es el comportamiento esperado en un proceso con ruido, y ser\u00eda un error \u00abcorregir\u00bb estas duplicaciones manualmente.<\/p>\n\n\n\n

        Cuando el beneficio esperado de las pr\u00f3ximas pruebas es muy reducido, aparece un mensaje que indica que Es probable que se produzca una convergencia<\/strong>: se puede dar por concluido el estudio o continuar con \u00e9l para obtener una confirmaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

        3. Las pesta\u00f1as de lectura<\/h2>\n\n\n\n
        Pesta\u00f1a<\/strong><\/td>Lo que muestra<\/strong><\/td><\/tr><\/thead>
        Convergencia<\/strong><\/td>El mejor resultado obtenido seg\u00fan el n\u00famero de ensayo. La curva que se aplana es la convergencia. Se deben realizar, como m\u00ednimo, dos ensayos.<\/td><\/tr>
        Posici\u00f3n de los puntos<\/strong><\/td>La superficie de respuesta prevista en funci\u00f3n de dos factores a elegir, con los dem\u00e1s fijos, junto con los ensayos realizados y las propuestas. Al marcar una casilla, la visualizaci\u00f3n cambia a la\u2019incertidumbre<\/strong> en lugar de la respuesta.<\/td><\/tr>
        3D<\/strong><\/td>A partir de dos factores. Lo mismo ocurre con el aprendizaje autom\u00e1tico.<\/td><\/tr>
        5D<\/strong><\/td>A partir de 4 factores. Lo mismo ocurre con el aprendizaje autom\u00e1tico.<\/td><\/tr>
        Previsi\u00f3n<\/strong><\/td>La respuesta prevista en un punto introducido. Lo mismo ocurre con el aprendizaje autom\u00e1tico.<\/td><\/tr>
        Diagn\u00f3stico (fiabilidad)<\/strong><\/td>V\u00e9ase el apartado 4.4.<\/td><\/tr>
        Factores y modelo<\/strong><\/td>V\u00e9ase el apartado 4.5.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

        \ud83d\udca1 La visualizaci\u00f3n de la\u2019incertidumbre<\/strong>\u00a0El mapa de puntos es la mejor herramienta de toma de decisiones de todo el m\u00f3dulo: muestra d\u00f3nde el modelo no tiene informaci\u00f3n. Una zona roja de incertidumbre en el l\u00edmite del dominio explica por s\u00ed sola por qu\u00e9 las propuestas se desv\u00edan hacia all\u00ed.<\/p>\n\n\n\n

        3.1 Pesta\u00f1a \u00abConvergencia\u00bb: <\/h3>\n\n\n\n
        \"\"<\/figure>\n\n\n\n

        3.2 Pesta\u00f1a \u00abSuperficie\u00bb:<\/h3>\n\n\n\n

        Los puntos negros son los puntos de ensayo realizados; los puntos marrones son los puntos propuestos.<\/p>\n\n\n\n

        \"\"<\/figure>\n\n\n\n

        4. Diagn\u00f3stico: \u00bfpuedo confiar en el modelo?<\/h2>\n\n\n\n

        Esa es la pregunta que plantea literalmente la pesta\u00f1a, y responde a ella con una validaci\u00f3n cruzada \u00ableave-one-out\u00bb<\/strong> : se predice cada ensayo como si no se hubiera llevado a cabo<\/strong>. De este modo, se comprueba la capacidad real de generalizaci\u00f3n, y no la capacidad del modelo para volver a pasar por sus propios puntos.<\/p>\n\n\n\n

        Un veredicto general:<\/p>\n\n\n\n

          \n
        • Modelo globalmente fiable<\/strong>,\u00a0<\/li>\n\n\n\n
        • Modelo que debe utilizarse con precauci\u00f3n<\/strong>,\u00a0<\/li>\n\n\n\n
        • Modelo que a\u00fan no es muy fiable<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

          A continuaci\u00f3n, cuatro indicadores:<\/p>\n\n\n\n

          Indicador<\/strong><\/td>Lectura<\/strong><\/td><\/tr><\/thead>
          R\u00b2 predictivo (Q\u00b2)<\/strong><\/td>La calidad de la predicci\u00f3n: buena, media o baja.<\/td><\/tr>
          RMSE (LOO)<\/strong><\/td>El error t\u00edpico de predicci\u00f3n, en la unidad de la respuesta.<\/td><\/tr>
          MAE (LOO)<\/strong><\/td>El error absoluto medio.<\/td><\/tr>
          Portada 95 %<\/strong><\/td>El porcentaje de ensayos que se sit\u00faan dentro del intervalo anunciado.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

          Se incluyen dos gr\u00e1ficos: observado frente a previsto<\/strong> y residuos frente a lo previsto<\/strong> con un intervalo de confianza del 95 % (%), en el que cada punto se marca como \u00abbien predicho\u00bb o \u00abmal predicho\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

          \u26a0\ufe0f La portada<\/strong> es el indicador m\u00e1s importante y el menos tenido en cuenta. Por debajo de 95 %, el modelo subestima su propia incertidumbre<\/strong> : sus intervalos son demasiado estrechos, por lo que sus propuestas son demasiado seguras. El m\u00f3dulo recomienda, por tanto, aumentar el ruido esperado o a\u00f1adir ensayos.<\/p>\n\n\n\n

          \u26a0\ufe0f Con muy pocos ensayos, la validaci\u00f3n \u00ableave-one-out\u00bb no es muy robusta en s\u00ed misma \u2014el m\u00f3dulo lo se\u00f1ala\u2014. Hay que reevaluarla tras unas cuantas iteraciones, en lugar de tomarla al pie de la letra en el tercer ensayo.<\/p>\n\n\n\n

          5. Factores y modelo<\/h2>\n\n\n\n

          La pesta\u00f1a muestra el modelo en s\u00ed:\u00a0N\u00facleo Mat\u00e9rn 5\/2 anisotr\u00f3pico<\/strong>, log-verosimilitud marginal y el\u2019desviaci\u00f3n t\u00edpica del ruido estimado<\/strong>, la variabilidad de medici\u00f3n y de proceso que absorbe el modelo.<\/p>\n\n\n\n

          Sobre todo, muestra la sensibilidad indicativa del modelo (ARD)<\/strong> : un factor cuya longitud de correlaci\u00f3n es corta es aquel que, seg\u00fan el modelo, provoca una gran variaci\u00f3n en la respuesta.<\/p>\n\n\n\n

          \u26a0\ufe0f El m\u00f3dulo lo deja claro, y hay que repetirlo: esta sensibilidad es una interpretaci\u00f3n del modelo, no una prueba de significaci\u00f3n ni un an\u00e1lisis de varianza<\/strong>. Se se\u00f1alan algunas pistas; un an\u00e1lisis estad\u00edstico espec\u00edfico las confirma.<\/p>\n\n\n\n

          Aparecen advertencias en funci\u00f3n del estado del estudio: n\u00famero insuficiente de pruebas en relaci\u00f3n con el n\u00famero de hiperpar\u00e1metros que hay que estimar, ruido estimado elevado o notable, longitud de correlaci\u00f3n de un factor como m\u00ednimo (riesgo de sobreajuste) o como m\u00e1ximo (el modelo pr\u00e1cticamente no detecta ning\u00fan efecto).<\/p>","protected":false},"featured_media":0,"menu_order":40,"template":"","meta":{"_acf_changed":true},"menu-guide-dutilisateur":[32],"class_list":["post-4696","guide-dutilisateur","type-guide-dutilisateur","status-publish","hentry","menu-guide-dutilisateur-8-ml-machine-learning"],"acf":[],"yoast_head":"\nOptimisation bay\u00e9sienne - Ellistat<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"D\u00e9couvrez l'optimisation bay\u00e9sienne qui est un renversement de m\u00e9thode en Machine Learning.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/ellistat.com\/es\/guia-del-usuario\/optimizacion-bayesiana\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Optimisation bay\u00e9sienne - 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