Buenas tardes.
La elección de la métrica adecuada al analizar una matriz de confusión depende en gran medida del contexto del problema. Por ejemplo, si estamos trabajando con un modelo médico donde un falso negativo (no detectar una enfermedad) es más grave que un falso positivo, se prioriza el recall o sensibilidad. En cambio, si lo importante es minimizar los falsos positivos, como en filtros de spam, se puede priorizar la precisión.
Cuando los datos están desbalanceados, el accuracy puede ser engañoso, por eso se recomienda usar métricas como el F1-score, que equilibra precisión y recall, o incluso el AUC-ROC para evaluar el rendimiento general del modelo.
En resumen, no hay una métrica universal; cada problema requiere un análisis cuidadoso del impacto de los errores
La elección de la métrica adecuada al analizar una matriz de confusión depende en gran medida del contexto del problema. Por ejemplo, si estamos trabajando con un modelo médico donde un falso negativo (no detectar una enfermedad) es más grave que un falso positivo, se prioriza el recall o sensibilidad. En cambio, si lo importante es minimizar los falsos positivos, como en filtros de spam, se puede priorizar la precisión.
Cuando los datos están desbalanceados, el accuracy puede ser engañoso, por eso se recomienda usar métricas como el F1-score, que equilibra precisión y recall, o incluso el AUC-ROC para evaluar el rendimiento general del modelo.
En resumen, no hay una métrica universal; cada problema requiere un análisis cuidadoso del impacto de los errores