Evaluación de clasificadores binarios

term_id: evaluation_of_binary_classifiers

Category: basic_concepts

Definition

Este campo implica analizar métricas como la precisión global (accuracy), la precisión (precision), el recall, la puntuación F1 y el Área Bajo la Curva Característica Operativa del Receptor (AUC-ROC). Ayuda a determinar qué tan bien un modelo distingue entre clases.

Summary

El proceso de evaluar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático que predicen uno de dos resultados posibles.

Key Concepts

  • Matriz de confusión
  • Compromiso precisión-recall
  • Curva ROC
  • Puntuación F1

Use Cases

  • Tamizaje médico de enfermedades
  • Filtrado de correo no deseado
  • Evaluación del riesgo crediticio

Code Example

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2

from sklearn.metrics import classification_report
print(classification_report(y_true, y_pred))

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