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AI Atlas

Confusion Matrix

Matriz de confusión

EvaluaciónNivel 1 · FundamentosMatemáticas~1 min de lectura

En una frase

Confusion Matrix: una tabla que muestra cuántas predicciones de cada clase fueron correctas y en qué se confundió el modelo.

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Explícamelo fácil

En lugar de un solo número, la matriz de confusión muestra el detalle: cuántos «spam» se detectaron bien, cuántos correos normales se marcaron por error como spam y cuántos spam se colaron. Ahí se ve dónde falla realmente el modelo.

Ejemplo

Filtro de spam (1,000 correos)

                  Predicho: spam   Predicho: normal
Real: spam             180 (VP)           20 (FN)
Real: normal            15 (FP)          785 (VN)

Nivel técnico

Profundizando

Para k clases es una matriz k×k donde la entrada (i, j) cuenta ejemplos de clase real i predichos como j. De ella se derivan Accuracy, Precision, Recall y F1. Analizar las confusiones más frecuentes suele revelar problemas de datos o clases mal definidas.

¿Por qué importa?

Es la herramienta más útil para entender los errores de un clasificador.

¿Dónde se utiliza?

  • Diagnóstico de clasificadores
  • Selección de umbrales

Antes de aprender esto

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