Accuracy
Exactitud
En una frase
Accuracy: el porcentaje de predicciones correctas sobre el total de predicciones.
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Explícamelo fácil
Si un modelo clasifica 100 correos y acierta en 92, su accuracy es 92%. Es la métrica más intuitiva, pero puede engañar: si solo el 1% de las transacciones son fraude, un modelo que diga siempre «no es fraude» tendrá 99% de accuracy y será completamente inútil.
Nivel técnico
Profundizando
Accuracy = (VP + VN) / (VP + VN + FP + FN), usando los valores de la matriz de confusión. En problemas con clases desbalanceadas conviene complementarla con Precision, Recall, F1 o métricas por clase. En español, «accuracy» suele traducirse como exactitud para no confundirla con precision.
Ver explicación matemática
Qué significa cada símbolo
- VP
- Verdaderos positivos
- VN
- Verdaderos negativos
- Total
- Todas las predicciones
¿Por qué importa?
Es el punto de partida para evaluar, pero rara vez es suficiente por sí sola.
¿Dónde se utiliza?
- Clasificación balanceada
- Benchmarks de opción múltiple
Antes de aprender esto
Si alguno te resulta nuevo, empieza por ahí.