¿Qué significa un modelo en analítica y aprendizaje automático?

Un modelo es una forma de describir datos.
Desea tener un modelo adecuado, y uno que tenga sentido.
Su modelo en cuestión es el conjunto de algoritmos que utiliza. (Un modelo de regresión, su árbol de decisión final, …). Estima un conjunto de parámetros (estadísticas) en función de sus datos, y quizás desee hacer predicciones con ellos.

Entonces, en análisis y aprendizaje automático (así como estadísticas, etc.), un modelo es su forma de describir los datos. Esto no significa necesariamente que el modelo sea el único o incluso cercano al ‘correcto’. Tiene algunas herramientas para ver cuánta señal capturó y cuánto ruido queda.

He sido A2A una pregunta algo filosófica después de unas cervezas. Siempre peligroso

Un modelo es un intento de representar formalmente a una pequeña parte del mundo. Todos los modelos harán suposiciones, y puede no ser impreciso filosóficamente equiparar el modelo con esas suposiciones. “La Tierra es esférica” ​​es un modelo. “Y condicional a X normalmente se distribuye alrededor de 3X con una desviación estándar de 1” es un modelo. Es más probable que te encuentres con esto último en “aprendizaje automático”, sea lo que sea que signifique esa frase. Si está buscando un catálogo de ejemplos, quizás lea las especificaciones para PMML 4.1 – Estructura general.

Por conveniencia, tendemos a agrupar los supuestos junto con las implicaciones formales de los mismos. También por conveniencia (esa palabra puede ser un poco débil) tendemos a escribir esas suposiciones en este hermoso lenguaje llamado matemáticas. Y si somos buenos ciudadanos, nos esforzamos por ubicar los supuestos y las implicaciones lógicas en el contexto del trabajo previo (otra cosa que se facilita al escribir el modelo en estilo matemático).

He tratado de explicar Modelos en Machine Learning aquí.

En términos simples, es básicamente una ecuación que utiliza para tratar de explicar la variable de resultado en términos de variables independientes.