Título: Evaluación de un modelo de clasificación

Descripción: Alberola Oltra, Juan Miguel;

Este vídeo se centra en la evaluación de modelos de clasificación, explicando detalladamente las métricas fundamentales como accuracy, precision y recall. Además, se introduce la matriz de confusión y su importancia en la evaluación de modelos, utilizando ejemplos prácticos para ilustrar su aplicación. Al final del vídeo, se presenta un ejercicio práctico para que los espectadores puedan aplicar las métricas de evaluación y comprender mejor la matriz de confusión.

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Descripción automática: En este vídeo se explican los conceptos clave para evaluar el rendimiento de un modelo de clasificación. Se presentan tres métricas importantes para evaluar la precisión del modelo: la precisión, que mide la proporción de muestras positivas que son realmente positivas; la sensibilidad o recuerdo, que mide la proporción de instancias positivas que son correctamente clasificadas como positivas; y la fórmula para calcular estas métricas. También se introduce el concepto de matriz de confusión, una representación visual de los resultados del modelo que ayuda a comprender cómo funciona y dónde falla. Se proporcionan ejemplos de matrices de confusión para clasificaciones binarias y multiclase, y se explica cómo interpretarlas para evaluar el rendimiento del modelo. Al final, se destaca la importancia de utilizar estas métricas y la matriz de confusión para evaluar y comparar diferentes modelos de clasificación.

Autor/a: Alberola Oltra Juan Miguel



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