¿Qué es Métricas de error utilizadas en modelización?
En el contexto de la modelización en inteligencia artificial y machine learning, las métricas de error son medidas utilizadas para evaluar la calidad de los modelos predictivos y de clasificación. Estas métricas permiten cuantificar la diferencia entre las predicciones del modelo y los valores reales, lo que permite comparar el rendimiento de diferentes modelos y seleccionar el mejor modelo para una tarea específica.
Algunas de las métricas de error más comunes utilizadas en modelización son las siguientes:
- Error cuadrático medio (MSE, por sus siglas en inglés): mide la media de los errores al cuadrado entre las predicciones y los valores reales.
- Raíz del error cuadrático medio (RMSE): es la raíz cuadrada del error cuadrático medio y se utiliza para interpretar la magnitud del error en la misma unidad que los valores de la variable objetivo.
- Error absoluto medio (MAE, por sus siglas en inglés): mide la media de los errores absolutos entre las predicciones y los valores reales.
- Error de mediana absoluta (MAD, por sus siglas en inglés): mide la mediana de los errores absolutos entre las predicciones y los valores reales.
- Coeficiente de determinación (R^2): mide la proporción de la varianza en los datos que es explicada por el modelo.
- Precisión: mide la proporción de los casos positivos que fueron correctamente clasificados.
- Recall: mide la proporción de los casos positivos reales que fueron correctamente identificados por el modelo.
- F1-score: es una medida de la precisión y el recall, que combina ambas métricas en una sola puntuación.
Estas métricas de error son herramientas valiosas para evaluar el rendimiento de los modelos de inteligencia artificial y machine learning y ajustar sus parámetros para mejorar su precisión y generalización.
En los documentos enlazados se describen algunos de los cálculos de errores más importantes utilizados en los problemas de predicción y clasificación.
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