Matriz de confusión y desequilibrios de datos
¿Cómo se puede saber si un modelo es bueno o malo para clasificar los datos? La forma en que los equipos evalúan el rendimiento del modelo a veces puede ser difícil de comprender o puede simplificar en exceso cómo se comportará el modelo en el mundo real. Para crear modelos que funcionen de manera satisfactoria, es necesario encontrar formas intuitivas de evaluarlos y comprender cómo estas métricas pueden sesgar nuestra visión.
Objetivos de aprendizaje
Objetivos de este módulo:
- Evaluación del rendimiento de los modelos de clasificación
- Revisión de las métricas para mejorar los modelos de clasificación
- Mitigación de problemas de rendimiento de desequilibrios de datos
Requisitos previos
Conocimientos básicos de los modelos de clasificación