Métricas de Evaluación

Las métricas de evaluación son herramientas fundamentales para medir el desempeño y la precisión de modelos de inteligencia artificial o machine learning.

Se utilizan para cuantificar la efectividad de un modelo al realizar predicciones, permitiendo determinar su capacidad de generalización y ajuste a los datos de entrada.

Estas métricas varían según el objetivo del problema abordado, y pueden clasificarse según se trate de tareas de clasificación, regresión, agrupamiento, entre otras.

En problemas de clasificación, ejemplos comunes incluyen "precisión", "recall" (sensibilidad) y "F1-score", que evalúan distintos aspectos del balance entre precisión y cobertura en la predicción.

Para tareas de regresión, métricas como el error cuadrático medio (MSE), el error absoluto medio (MAE) o el coeficiente de determinación (R²) son utilizadas para medir la discrepancia entre los valores predichos y los reales.

El uso adecuado de las métricas de evaluación permite comparar modelos, identificar debilidades y ajustar parámetros para optimizar el rendimiento en la problemática específica a resolver.