Desempeño del modelo

Es una medida que evalúa qué tan bien un modelo de aprendizaje automático cumple con su objetivo al procesar datos y realizar predicciones o clasificaciones.

Se analiza comparando las salidas generadas por el modelo frente a los resultados esperados o reales en un conjunto de datos de prueba.

El desempeño se puede cuantificar mediante métricas como la precisión, el recall, la exactitud, el F1-score, la curva ROC-AUC, entre otras.

Depende de factores como la calidad de los datos, la complejidad del modelo y los patrones presentes en el conjunto de datos.

Un buen desempeño también implica balancear la capacidad del modelo para generalizar sobre datos nuevos y evitar problemas como el sobreajuste o el subajuste.