Matriz de confusión

term_id: confusion_matrix

Category: basic_concepts

Definition

Una matriz de confusión es una disposición tabular específica que permite visualizar el rendimiento de un algoritmo, típicamente uno de aprendizaje supervisado. Muestra los conteos de verdaderos positivos, verdaderos negativos, falsos positivos y falsos negativos, facilitando la evaluación de la precisión y el recall del modelo.

Summary

Una tabla utilizada para describir el rendimiento de un modelo de clasificación en un conjunto de datos de prueba.

Key Concepts

  • Verdaderos Positivos
  • Falsos Negativos
  • Precisión
  • Exhaustividad (Recall)

Use Cases

  • Evaluación de clasificadores binarios
  • Análisis del rendimiento en clasificación multiclase
  • Depuración de sesgos del modelo en conjuntos de datos desbalanceados

Code Example

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from sklearn.metrics import confusion_matrix
y_true = [2, 0, 2, 2, 0, 1]
y_pred = [0, 0, 2, 2, 0, 2]
print(confusion_matrix(y_true, y_pred))

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