Tablas de confusión

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, se utilizan como una herramienta clave para evaluar el rendimiento de modelos de clasificación supervisada.

Consisten en una matriz cuadrada que muestra las comparaciones entre las predicciones realizadas por el modelo y los valores reales correspondientes a un conjunto de datos de prueba.

Cada celda de la tabla contiene el conteo de casos clasificados correctamente o incorrectamente por el modelo según las categorías definidas.

Se dividen en cuatro componentes principales: verdaderos positivos (VP), verdaderos negativos (VN), falsos positivos (FP) y falsos negativos (FN), los cuales expresan los distintos escenarios de aciertos y errores del algoritmo.

Permiten calcular métricas como la precisión, la sensibilidad (recall), la especificidad y la exactitud, proporcionando una visión más profunda de la eficacia del modelo más allá de una métrica única.

Son especialmente útiles para problemas con clases desbalanceadas, al permitir examinar el impacto específico en cada categoría.

Esto resulta fundamental para ajustar y optimizar modelos para aplicaciones prácticas donde los errores pueden tener consecuencias significativas.