Matriz de confusión
Una tabla que compara clases de referencia con predicciones del modelo y cuenta asignaciones correctas e incorrectas.
¿Qué confusiones muestra la tabla?
Una matriz de confusión compara clases de referencia con predicciones del modelo. Aquí, las filas contienen casos asignados según una regla operativa definida y las columnas la predicción del modelo. El ejemplo ficticio incluye 50 solicitudes de servicio; la clase positiva está destinada al servicio técnico. Deben quedar claros la orientación y los nombres de clase, porque los mismos números podrían interpretarse mal.
Clase de referencia | Modelo: servicio técnico | Modelo: otra solicitud |
|---|---|---|
Servicio técnico | 18 | 2 |
Otra solicitud | 6 | 24 |
Los 18 casos de arriba a la izquierda son verdaderos positivos. Los 2 de arriba a la derecha se omitieron, los 6 de abajo a la izquierda se marcaron positivos por error y los 24 de abajo a la derecha se reconocieron correctamente como otras solicitudes. Así, la tabla distingue las solicitudes que no llegan al equipo técnico de las adicionales que llegan por error. Puede ampliarse a más clases. Su interpretación también depende de la calidad de las asignaciones de referencia y de cuánto cubran los ejemplos elegidos el uso previsto.
Fuentes
Términos relacionados
- Evaluación de LLMLa evaluación de LLM comprueba resultados según tareas y criterios definidos. Un buen caso aislado no demuestra calidad general.
- Aprendizaje supervisadoUn método que utiliza entradas junto con sus valores o clases objetivo como ejemplos de entrenamiento.
- 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.
- ExhaustividadLa proporción de casos realmente positivos que el modelo reconoce correctamente como positivos.
- Puntuación F1La media armónica de precisión y exhaustividad para la misma clase positiva.
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