Al evaluar el rendimiento de un modelo de clasificación, se pueden utilizar varias métricas, pero tres de las más comunes son la precisión, la recuperación y la puntuación F1.
Precisión:
La precisión mide la exactitud de las predicciones positivas realizadas por el modelo. Se calcula como el cociente entre las predicciones positivas verdaderas y el número total de predicciones positivas (verdaderos positivos falsos positivos). En términos sencillos, la precisión responde a la pregunta "De todos los elementos que el modelo predijo como positivos, ¿cuántos fueron realmente positivos?". Una precisión alta significa que cuando el modelo predice algo como positivo, suele acertar.
Recuérdalo:
La recuperación mide la capacidad del modelo para identificar correctamente todos los casos positivos. Se calcula como la relación entre las predicciones positivas verdaderas y el número total de casos positivos reales (positivos verdaderos negativos falsos). En esencia, el recuerdo responde a la pregunta "De todos los casos positivos reales, ¿cuántos identificó correctamente el modelo?". Una recuperación alta indica que el modelo puede identificar la mayoría de los casos positivos.
Puntuación F1:
La puntuación F1 es la media armónica de la precisión y la recuperación. Proporciona una única puntuación que equilibra la precisión y la recuperación. Esta puntuación es especialmente útil cuando se desea encontrar un equilibrio entre precisión y recuperación o cuando las clases están desequilibradas. La puntuación F1 oscila entre 0 y 1, donde un valor más alto indica un mejor rendimiento.
A la hora de evaluar un modelo de clasificación, es importante considerar estas métricas conjuntamente. Por ejemplo, un modelo con alta precisión pero baja recuperación podría ser demasiado cauteloso a la hora de hacer predicciones positivas, mientras que un modelo con alta recuperación pero baja precisión podría ser demasiado liberal a la hora de hacer predicciones positivas. La puntuación F1 ayuda a encontrar un equilibrio entre estas dos métricas.
Además, en función del problema y los requisitos específicos, otras métricas como la precisión, la especificidad, la curva ROC (curva característica de funcionamiento del receptor) y el AUC (área bajo la curva ROC) también podrían ser valiosas para evaluar el rendimiento del modelo.
