Índice de Confusión

Es una herramienta fundamental para evaluar el rendimiento de los modelos de clasificación.

Representa una matriz en la que se comparan las predicciones realizadas por el modelo con las etiquetas reales del conjunto de datos.

En sus filas y columnas se muestran los valores verdaderos y predichos, lo que permite calcular métricas como precisión, sensibilidad y especificidad.

Ayuda a identificar errores comunes, como falsos positivos y falsos negativos, proporcionando una comprensión más granular del comportamiento del modelo.

Es una representación visual y cuantitativa que facilita el diagnóstico de problemas y el ajuste de los algoritmos para mejorar su desempeño.