[ Módulo 04 ][ 35 min ]
Ruido y series temporales
Las detecciones fallan, aparecen saltos y desaparece el balón. Un modelo temporal debe ser robusto sin borrar los cambios de posesión reales.
La diferencia entre un error y una transición
Imagina la secuencia de observaciones H H H A H H H. La A aislada puede ser un rebote o un error de tracking. Un filtro temporal puede corregirla.
Pero si el cambio real fue H H H A A A A, un suavizado muy agresivo puede ocultarlo o retrasarlo. No existe una ventana universalmente perfecta.
En el laboratorio cambia el ruido al 60% y compara una penalización temporal de 0 frente a una de 3. Describe cuándo desaparecen transiciones legítimas.
Lo que te llevas
- No existe una ventana universalmente perfecta.
- En el baseline oficial, el suavizado 25 tiene mejor macroF1 que el 50, y el 50 obtiene mejor spellF1: las métricas favorecen cosas diferentes.
- Un balón no detectado no es lo mismo que un balón detenido.
Lo que debes dominar
- Distinguir ruido puntual de evento real.
- Entender filtros de mediana y suavizado.
- Reconocer los riesgos de suavizar demasiado.
Recurso recomendado
Comprobación rápida
Responde correctamente las dos preguntas para completar el módulo. Puedes intentarlo todas las veces que quieras.
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