Matriz de confusión

Una matriz de confusión es una herramienta útil utilizada en tareas de clasificación binaria para evaluar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático o clasificador estadístico. Ayuda a visualizar el rendimiento del modelo de una forma más intuitiva al proporcionar una interfaz fácil de usar para mostrar el número de predicciones correctas e incorrectas realizadas por el modelo.

Las matrices de confusión son matrices que utilizan cuatro categorías distintas: verdaderos positivos (TP), falsos positivos (FP), verdaderos negativos (TN) y falsos negativos (FN). Los verdaderos positivos son los casos en los que el modelo de aprendizaje automático predice correctamente el resultado; los falsos positivos son los casos en los que el modelo predice un resultado incorrecto; los verdaderos negativos son los casos en los que el modelo predice correctamente que el resultado es negativo; y los falsos negativos son los casos en los que el modelo predice incorrectamente que el resultado es negativo.

Las matrices de confusión se utilizan para evaluar el rendimiento de un modelo en distintas categorías. Además, las matrices de confusión contienen información que puede utilizarse para calcular diferentes estadísticas, como la precisión, la exactitud, la recuperación y la especificidad.

Además de utilizarse para evaluar modelos de aprendizaje automático, las matrices de confusión también pueden emplearse para evaluar la precisión de pruebas y encuestas. Los investigadores del campo de la salud de la población las utilizan a menudo para evaluar la exactitud de las respuestas a encuestas.

En general, una matriz de confusión es una herramienta poderosa en el campo del aprendizaje automático y la salud de la población. Su capacidad para visualizar la precisión de un modelo y medir varias métricas diferentes la convierte en una herramienta inestimable para evaluar el rendimiento de modelos y encuestas.