NannyML: ¿estima realmente la bondad de un modelo sin grupo de control?
Imaginemos que tenemos un modelo para resolver un problema de clasificación binaria. Supongamos, sin pérdida de generalidad (cámbiese lo que haya de cambiarse), que se trata de un árbol.
Ese árbol se entrena con datos Madrid y define $K$ grupos (nodos terminales) $G_1, \dots, G_K$ donde la probabilidad de acertar —estimada usando algún conjunto de validación— es $p_1, \dots, p_K$. Además, se conoce el tamaño $n_i$ de los grupos $G_i$ en Madrid.
