Exhaustividad
La proporción de casos realmente positivos que el modelo reconoce correctamente como positivos.
¿Cuántos casos pertinentes se reconocen?
La exhaustividad mide qué proporción de los casos realmente positivos según la referencia se reconoce correctamente como positiva. La fórmula es TP / (TP + FN): TP son positivos reconocidos correctamente y FN positivos omitidos. La clase positiva debe estar definida. Si la evaluación no contiene ningún caso realmente positivo, el denominador es cero y el cociente no está definido. Esa situación debe quedar visible en el informe.
En el ejemplo de cálculo ficticio con 50 solicitudes de servicio, 20 corresponden al servicio técnico según la regla de asignación acordada. El modelo reconoce correctamente 18 y omite 2. La exhaustividad es 18 / 20 = 90 %. Para planificar el trabajo, esto muestra la brecha en los casos que deberían llegar al equipo técnico. No indica cuántas solicitudes de otro tipo también se envían allí por error; la precisión examina esa parte. La utilidad de un ajuste se valora con ambos tipos de error y sus consecuencias en el flujo concreto.
Fuentes
Términos relacionados
- Evaluación de LLMLa evaluación de LLM comprueba resultados según tareas y criterios definidos. Un buen caso aislado no demuestra calidad general.
- Datos de prueba en aprendizaje automáticoDatos reservados para la evaluación final cuyos resultados no se utilizaron para seleccionar la variante evaluada.
- PrecisiónLa proporción de casos realmente positivos entre todos los que el modelo marca como positivos.
- Puntuación F1La media armónica de precisión y exhaustividad para la misma clase positiva.
- Matriz de confusiónUna tabla que compara clases de referencia con predicciones del modelo y cuenta asignaciones correctas e incorrectas.
- Reordenación de resultadosLa reordenación vuelve a evaluar los candidatos encontrados. Importan la pertinencia para la consulta y los límites de la selección inicial.
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