Jaccard Similarity

Es una métrica utilizada para medir la similitud y diversidad entre dos conjuntos de datos.

Se calcula como el tamaño de la intersección dividido entre el tamaño de la unión de los conjuntos.

En el contexto de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, es ampliamente aplicado en tareas como clasificación de textos, procesamiento de lenguaje natural y análisis de datos.

El resultado varía entre 0 y 1, donde 0 indica que los conjuntos no tienen elementos en común, y 1 significa que son idénticos.

Es especialmente útil en problemas de clustering y sistemas de recomendación para evaluar cuán similares son diferentes elementos o grupos.