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Precision-Recall Curve

Es un gráfico que muestra el equilibrio entre la precisión y la exhaustividad de un modelo según un umbral de decisión. La precisión se refiere a la proporción de instancias positivas correctamente identificadas, mientras que la exhaustividad se refiere a la proporción de instancias positivas en el conjunto de datos que el modelo identificó correctamente. La curva de precisión-recall es útil para evaluar el rendimiento de un clasificador en problemas con clases desbalanceadas.

Aplicaciones

  1. Detección de Fraude:
    • Evaluar y optimizar modelos para identificar transacciones fraudulentas con alta precisión y recuperación.
  2. Diagnóstico Médico:
    • Evaluar modelos de clasificación para enfermedades donde es crucial minimizar los falsos negativos (no detectar una enfermedad) y falsos positivos (diagnosticar erróneamente).
  3. Filtrado de Spam:
    • Ajustar los modelos para detectar correos electrónicos no deseados (spam) mientras se minimizan los correos legítimos etiquetados incorrectamente como spam.
  4. Sistemas de Recomendación:
    • Evaluar la efectividad de los algoritmos de recomendación para identificar elementos relevantes para los usuarios con alta precisión y recuperación.
  5. Detección de Objetos en Imágenes:
    • Optimizar modelos de visión por computadora para detectar objetos específicos en imágenes con alta precisión y recuperación.

 

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