Weighted Average
Promedio ponderado ("Weighted Average") es una técnica estadística que permite calcular una media teniendo en cuenta la importancia relativa de cada valor, representada por un peso. A diferencia de la media aritmética simple, donde todas las observaciones tienen la misma relevancia, el promedio ponderado asigna a cada dato un coeficiente que refleja su frecuencia, fiabilidad o pertinencia.
En inteligencia artificial y ciencia de datos, el promedio ponderado se utiliza con frecuencia. Por ejemplo, al evaluar modelos de clasificación multiclase, se emplean métricas como la “precisión ponderada” o el “F1-score ponderado” para corregir el desequilibrio entre clases: las clases raras aportan menos peso y se evita que distorsionen la métrica global. En los sistemas de recomendación, un promedio ponderado de valoraciones puede reflejar tanto la nota otorgada como la credibilidad del usuario.
Más allá de la IA, esta técnica es habitual en finanzas (cálculo de rendimientos de carteras ponderadas por riesgo o capitalización), en economía (índices de precios al consumidor) o en la industria (calidad media ponderada según volúmenes de producción).
El promedio ponderado es una herramienta para reconocer que no todos los datos tienen la misma relevancia. En inteligencia artificial, se usa para equilibrar métricas en conjuntos de datos desbalanceados, asegurando que las clases minoritarias tengan el impacto adecuado en la evaluación del modelo.
Su cálculo es directo: multiplicar cada valor por su peso correspondiente, sumar los productos y dividir entre la suma de los pesos. La dificultad no está en la fórmula, sino en cómo asignar los pesos. Estos pueden derivarse de frecuencias estadísticas, de la confiabilidad de la fuente de datos o de criterios estratégicos, como en economía o finanzas.
En la práctica, el promedio ponderado es un puente entre lo cuantitativo y lo cualitativo: más que un simple número, refleja una priorización implícita. Por eso se utiliza en índices oficiales (como el IPC), en análisis de riesgos y en sistemas de recomendación, donde la confianza en el emisor de la calificación importa tanto como la calificación misma.
Referencias :
- Towards Data Science – Weighted Averages in Machine Learning: https://towardsdatascience.com/weighted-averages-in-machine-learning-9f6fcd7153f6
