informatica:machine_learning
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| informatica:machine_learning [2021/11/08 16:30] – [Aprendizaje no supervisado] tempwin | informatica:machine_learning [2021/11/08 16:36] (actual) – [Evaluación] tempwin | ||
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| Línea 26: | Línea 26: | ||
| * **Training data**: conjunto de pares (muestra, etiqueta) utilizados para entrenar el modelo. | * **Training data**: conjunto de pares (muestra, etiqueta) utilizados para entrenar el modelo. | ||
| * **Test data**: conjunto de muestras usado para realizar predicciones. | * **Test data**: conjunto de muestras usado para realizar predicciones. | ||
| + | |||
| + | ===== Evaluación ===== | ||
| + | |||
| + | Matriz de confusión. | ||
| + | |||
| + | Métricas: | ||
| + | |||
| + | * Acierto: (#TP + #TN) / total | ||
| + | * Precisión: #TP / (#TP + #FP) | ||
| + | * Recall: #TP / (#TP + #FN) | ||
| + | |||
| + | La **precisión** nos indica cuánto de lo que hemos predicho es correcto y **recall** cuánto de lo que es correcto, lo ha predicho el algoritmo. | ||
| + | |||
| + | En Python el módulo '' | ||
informatica/machine_learning.1636385411.txt.gz · Última modificación: por tempwin
