Tabla de contenido
¿Cómo analizar una matriz de confusión?
La matriz de confusión es una herramienta muy útil para valorar cómo de bueno es un modelo clasificación basado en aprendizaje automático. En particular, sirve para mostrar de forma explícita cuándo una clase es confundida con otra, lo cual nos, permite trabajar de forma separada con distintos tipos de error.
¿Qué son modelos de clasificación?
El propósito del modelo de clasificación es producir una permutación de elementos en nuevas listas, que no se ven de una manera que sea «similar» a clasificaciones en los datos de entrenamiento en algún sentido.
¿Cómo se interpreta el F1 score?
El valor F1 se utiliza para combinar las medidas de precision y recall en un sólo valor. Esto es práctico porque hace más fácil el poder comparar el rendimiento combinado de la precisión y la exhaustividad entre varias soluciones. El valor F1 asume que nos importa de igual forma la precisión y la exhaustividad.
¿Qué otorga un modelo de clasificación?
OBJETIVOS. El Curso de modelización estadística mediante métodos de clasificación tiene como objetivo predecir un valor objetivo, usando uno o más predictores, e intenta encontrar una función que permita asignar un valor objetivo que el sistema no ha visto anteriormente.
¿Qué es el forecast accuracy?
FA (forecast accuracy) La forma más común de medir la precisión de un pronóstico (forecast accuracy) es comparar los resultados del pronóstico contra los valores reales del siguiente periodo. El objetivo es encontrar valores cercanos a 1 para emitir juicios favorables sobre el modelo de pronóstico seleccionado.
¿Qué son las metricas en Python?
Las métricas de código son una forma popular de analizar la complejidad de nuestro software. Por alguna razón, nos traen aquellos reportes de calidad de una sola figura, ya sean líneas de código, complejidad ciclomática o la puntuación de Pylint.