Métricas de Evaluación de Modelos de Machine Learning

Introducción

• La evaluación de modelos es crítica para determinar su rendimiento.
• Se utilizan métricas específicas dependiendo del tipo de modelo y problema.

Tipos de Problemas

• Clasificación: Predicción de categorías o clases.
• Regresión: Predicción de valores continuos.

Métricas de Clasificación

• Precisión (Accuracy): Proporción de predicciones correctas respecto al total de predicciones.
• Precisión (Precision): Proporción de verdaderos positivos sobre el total de predicciones positivas.
• Recuperación (Recall): Proporción de verdaderos positivos sobre el total de positivos reales.
• F1-Score: Media armónica de precisión y recuperación, útil cuando las clases son desbalanceadas.
• Matriz de Confusión: Tabla que muestra verdaderos positivos, falsos negativos, verdaderos negativos, y falsos positivos.

Métricas de Regresión

• Error Cuadrático Medio (MSE): Promedio de los cuadrados de los errores.
• Raíz del Error Cuadrático Medio (RMSE): Raíz cuadrada del MSE, en las mismas unidades que la variable objetivo.
• Error Absoluto Medio (MAE): Promedio de los valores absolutos de los errores.
• R Cuadrado (R²): Proporción de la varianza explicada por el modelo.

Selección de Métricas

• Depende del objetivo del modelo y del dominio del problema.
• Importante considerar el balance entre precisión y recuperación.

Conclusión

• La correcta elección de métricas garantiza una mejor interpretación del rendimiento del modelo.
• Es esencial adaptar las métricas al contexto del problema para obtener insights válidos.