Tasa de error

Proporción de predicciones hechas por un modelo que resultan incorrectas al compararse con los resultados reales.

Se utiliza como una métrica para evaluar la precisión y eficiencia de un modelo de aprendizaje automático.

Se calcula dividiendo el número de errores cometidos por el total de predicciones realizadas.

Un valor más bajo implica un mejor desempeño del modelo, mientras que un valor más alto sugiere que el sistema requiere ajustes o entrenamiento adicional.

Dependiendo del contexto, puede evaluarse en diferentes fases, como durante el entrenamiento o al probar el modelo con datos nuevos.