Jaccard Coefficient

Es una métrica utilizada para medir la similitud entre dos conjuntos.

Se calcula dividiendo el tamaño de la intersección de los conjuntos por el tamaño de su unión.

En el contexto de machine learning, se emplea frecuentemente para evaluar la eficacia de algoritmos de clasificación o clustering.

Su valor oscila entre 0 y 1, donde 0 indica que no hay elementos en común entre los conjuntos y 1 significa que los conjuntos son idénticos.

Es particularmente útil para problemas donde se manejan datos categóricos o sistemas basados en conjuntos discretos.

También se conoce como índice de similitud de Jaccard y es ampliamente usado en sistemas de recomendación, análisis de texto y visión por computadora.