{"id":168381,"date":"2024-02-29T06:30:00","date_gmt":"2024-02-29T05:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/es\/?p=168381"},"modified":"2024-02-07T14:28:05","modified_gmt":"2024-02-07T13:28:05","slug":"matriz-de-confusion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/es\/matriz-de-confusion","title":{"rendered":"\u00bfC\u00f3mo aprovechar el rendimiento de la matriz de confusi\u00f3n?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"168381\" class=\"elementor elementor-168381\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a53bf6e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"a53bf6e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-25bebd2 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"25bebd2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><b>La matriz de confusi\u00f3n es una joya tecnol\u00f3gica en materia de Inteligencia Artificial. \u00bfQuieres saber c\u00f3mo aprovechar el rendimiento de la matriz de confusi\u00f3n? Te explicamos de forma clara y concreta su modo de funcionamiento.<\/b><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6c0edae elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6c0edae\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Para analizar y comparar f\u00e1cilmente cualquier tipo de datos,<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> es imprescindible disponer de herramientas potentes. A partir de este punto, entra en acci\u00f3n la<\/span><b> matriz de confusi\u00f3n <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">que<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> se revela muy eficaz. <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Concretamente<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">,<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> el uso de la <\/span><b>matriz de confusi\u00f3n <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">puede resolver<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> los problemas de clasificaci\u00f3n estad\u00edstica <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">sobre un<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> concepto de aprendizaje autom\u00e1tico (The <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/machine-learning-definicion-funcionamiento-usos\">Machine Learning<\/a>). <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Te decimos todo lo que debes saber<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-07258e5 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"07258e5\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-46ac962 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"46ac962\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Matriz de confusi\u00f3n : \u00bfQu\u00e9 es?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-09b3771 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"09b3771\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">La<\/span><b> matriz de confusi\u00f3n,<\/b> <span style=\"font-weight: 400;\">tambi\u00e9n conocida como<\/span><b> matriz<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> de error,<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> es un instrumento tecnol\u00f3gico que sirve para calcular el rendimiento sobre un modelo de clasificaci\u00f3n definido. <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">De este modo,<\/span> <span style=\"font-weight: 400;\">es posible<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> predecir <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">f\u00e1cilmente<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> por ejemplo los correos electr\u00f3nicos que <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">deben ser clasificados como<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> spam. <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Es m\u00e1s,<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> esta herramienta es una tabla de predicciones dotada de <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/inteligencia-artificial-definicion\">Inteligencia Artificial (IA)<\/a> que visualiza el desempe\u00f1o de un algoritmo.\u00a0<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En cuanto al <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">rendimiento de la <\/span><b>matriz de confusi\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (Confusion Matrix), se encuentra en su capacidad de clasificar predicciones. <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Visto as\u00ed<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">su modo de funcionamiento puede parecer <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">algo complejo. <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">En realidad, <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">con<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> la ayuda de un<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> aprendizaje supervisado, est\u00e1 a <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">tu <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">alcance sacar <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">provecho <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">de la <\/span><b>matriz de confusi\u00f3n <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">y sus m\u00e9tricas.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e4d6174 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"e4d6174\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Aprende a utilizar las matrices de confusi\u00f3n<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d4ca518 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"d4ca518\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-93f8f8d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"93f8f8d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfC\u00f3mo se interpreta una matriz de confusi\u00f3n?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-173ccf0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"173ccf0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Sobre la base <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">de un modelo espec\u00edfico <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">que define tu<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> b\u00fasqueda, <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">puedes<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> comparar <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">una serie de <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">predicciones con valores reales. <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Al proceder de este modo<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">puedes tener<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> la seguridad de que <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">tu <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">modelo funciona.\u00a0<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Para calcular<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> tus <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">datos con la <\/span><b>matriz de confusi\u00f3n <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">(Confusion Matrix), <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">debes <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">disponer de datos de prueba y valores de resultados obtenidos. <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">En breve<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">, el inicio de una predicci\u00f3n constituye la base de los valores en la <\/span><b>matriz de confusi\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0c13078 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"0c13078\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-96ea883 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"96ea883\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Ejemplo concreto : estructura general de la matriz de confusi\u00f3n<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e08d036 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e08d036\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">En segundo lugar<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">,<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> aqu\u00ed viene un <\/span><b>ejemplo concreto<\/b> <span style=\"font-weight: 400;\">de la <\/span><b>estructura general de matriz de confusi\u00f3n <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">(2 x 2). <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Para darte una idea<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">, supongamos que el objetivo es calcular <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">precisamente<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> los <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">falsos casos negativos <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">de los verdaderos negativos.<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> Nuestro ejemplo de<\/span><b> matriz de confusi\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> se divide en<\/span><b> 4 clases <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">que se<\/span> <span style=\"font-weight: 400;\">descomponen de la forma siguiente :<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a650fcd elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"a650fcd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style type=\"text\/css\">\r\n.tg  {border-collapse:collapse;border-spacing:0;}\r\n.tg td{border-color:black;border-style:solid;border-width:1px;font-family:Arial, sans-serif;font-size:14px;\r\n  overflow:hidden;padding:10px 5px;word-break:normal;}\r\n.tg th{border-color:black;border-style:solid;border-width:1px;font-family:Arial, sans-serif;font-size:14px;\r\n  font-weight:normal;overflow:hidden;padding:10px 5px;word-break:normal;}\r\n.tg .tg-yw9v{background-color:#efefef;border-color:inherit;font-family:Arial, Helvetica, sans-serif !important;font-size:18px;\r\n  font-weight:bold;text-align:left;vertical-align:top}\r\n.tg .tg-5f1q{background-color:#ffffff;border-color:inherit;font-family:Arial, Helvetica, sans-serif !important;font-size:18px;\r\n  font-weight:bold;text-align:center;vertical-align:middle}\r\n.tg .tg-hciz{background-color:#efefef;border-color:inherit;font-family:Arial, Helvetica, sans-serif !important;font-size:18px;\r\n  font-weight:bold;text-align:center;vertical-align:middle}\r\n.tg .tg-ylbt{background-color:#c0c0c0;border-color:inherit;font-family:Arial, Helvetica, sans-serif !important;font-size:18px;\r\n  font-weight:bold;text-align:center;vertical-align:middle}\r\n<\/style>\r\n<table class=\"tg\" style=\"undefined;table-layout: fixed; width: 460px\">\r\n<colgroup>\r\n<col style=\"width: 60px\">\r\n<col style=\"width: 100px\">\r\n<col style=\"width: 150px\">\r\n<col style=\"width: 150px\">\r\n<\/colgroup>\r\n<thead>\r\n  <tr>\r\n    <th class=\"tg-yw9v\"><\/th>\r\n    <th class=\"tg-hciz\" colspan=\"3\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/wp-content\/blogs.dir\/7\/files\/2024\/01\/image2.png\" alt=\"Image\" width=\"304\" height=\"41\"><\/th>\r\n  <\/tr>\r\n<\/thead>\r\n<tbody>\r\n  <tr>\r\n    <td class=\"tg-hciz\" rowspan=\"3\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/wp-content\/blogs.dir\/7\/files\/2024\/01\/image1.png\" alt=\"Image\" width=\"51\" height=\"159\"><\/td>\r\n    <td class=\"tg-yw9v\"><\/td>\r\n    <td class=\"tg-ylbt\">Positivo<\/td>\r\n    <td class=\"tg-ylbt\">Negativo<\/td>\r\n  <\/tr>\r\n  <tr>\r\n    <td class=\"tg-ylbt\">Positivo<\/td>\r\n    <td class=\"tg-5f1q\"><span style=\"font-weight:400;font-style:normal;text-decoration:none;color:#000\">Verdadero positivo<\/span><\/td>\r\n    <td class=\"tg-5f1q\"><span style=\"font-weight:400;font-style:normal;text-decoration:none;color:#000\">Falso positivo<\/span><\/td>\r\n  <\/tr>\r\n  <tr>\r\n    <td class=\"tg-ylbt\">Negativo<\/td>\r\n    <td class=\"tg-5f1q\"><span style=\"font-weight:400;font-style:normal;text-decoration:none;color:#000\">Falso negativo<\/span><\/td>\r\n    <td class=\"tg-5f1q\"><span style=\"font-weight:400;font-style:normal;text-decoration:none;color:#000\">Verdadero negativo <\/span><\/td>\r\n  <\/tr>\r\n<\/tbody>\r\n<\/table>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6a724ad e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"6a724ad\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d9a0dbd elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d9a0dbd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bf C\u00f3mo funciona el algoritmo de clasificaci\u00f3n ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9df51af elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9df51af\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bf<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Quieres<\/span> <span style=\"font-weight: 400;\">familiarizarte<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> con el<\/span><b><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/que-es-un-algoritmo\"> algoritmo<\/a> de clasificaci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> de una <\/span><b>matriz<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> de error? Es necesario <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">saber c\u00f3mo funciona el algoritmo de clasificaci\u00f3n y <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">analizar <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">antes de todo<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> sus componentes. En primer lugar, <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">ten en cuenta<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> que los 2 valores principales son el <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Negativo (N<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">) y el Positivo (P).<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Estos 2 valores est\u00e1n extra\u00eddos de la <\/span><b>matriz de confusi\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Los valores predichos de la variable objetivo son representados por las filas. En cuanto a los valores reales (positivo o negativo) de la variable objetivo, est\u00e1n representados por las columnas.\u00a0<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Verdadero Positivo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> :<\/span> <span style=\"font-weight: 400;\">este <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">modelo<\/span> <span style=\"font-weight: 400;\">expresa<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> una exactitud positiva perfecta. La <\/span><b>matriz de confusi\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> indica que<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> el valor predicho<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> concuerda con el valor real. Despu\u00e9s del aprendizaje autom\u00e1tico, se determina con precisi\u00f3n que el modelo predice un valor positivo. La clase del valor real es igualmente positiva.\u00a0\u00a0<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Verdadero Negativo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> : la predicci\u00f3n demuestra <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">tambi\u00e9n<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> que el valor predicho coincide con el valor real. <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">En todo caso<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">, la clasificaci\u00f3n es negativa.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Falso Positivo <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: el resultado<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> expresa<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> que el modelo predicho es incorrectamente positivo. <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Es decir,<\/span> <span style=\"font-weight: 400;\">aunque el modelo predice un valor positivo<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">, la clase es, <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">en realidad,<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> negativa. El falso positivo se conoce como error de tipo n\u00famero 1.\u00a0\u00a0<\/span><\/li><li><b>Falso Negativo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> : el resultado de la predicci\u00f3n del modelo est\u00e1 incorrectamente incluido en la clase de los negativos. El valor real es positivo. <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">De hecho,<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> se trata tambi\u00e9n de un error que se clasifica en categor\u00eda de tipo n\u00famero 2.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e149e59 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e149e59\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Sabiendo c\u00f3mo asimilar<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> la parte anal\u00edtica de la <\/span><b>matriz de confusi\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">puedes<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> calcular<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> tus<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> datos de <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">forma exacta <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">a partir de un conjunto de datos. Seg\u00fan <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">el nivel de complejidad<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> y el volumen (<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/saber-todo-sobre-big-data\">Big Data<\/a>&#8230;) de los datos introducidos, puedes obtener resultados pertinentes. De manera general,<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> es necesario que recuerdes <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">lo siguiente<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> sobre esta <\/span><b>potente herramienta tecnol\u00f3gica <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Falso Positivo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (FP) : La predicci\u00f3n positiva es falsa.\u00a0\u00a0<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Falso Negativo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (FN) : La predicci\u00f3n negativa es falsa.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Verdadero Positivo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (VP) : La predicci\u00f3n positiva es verdadera.<\/span><\/li><li><b>Verdadero Negativo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (VN) : La predicci\u00f3n negativa es verdadera.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b832c0d elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"b832c0d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"638\" height=\"324\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/01\/Sans-titre-3_Plan-de-travail-1-768x446-1.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-168389\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/01\/Sans-titre-3_Plan-de-travail-1-768x446-1.png 638w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2024\/01\/Sans-titre-3_Plan-de-travail-1-768x446-1-300x152.png 300w\" sizes=\"(max-width: 638px) 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class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Todo lo <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">visto <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">nos lleva a pensar <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">que la matriz de confusi\u00f3n<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> puede calcular<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> con <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">eficacia y<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> precisi\u00f3n cualquier tipo de datos.<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> Est\u00e1 claro que <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">la <\/span><b>matriz de confusi\u00f3n <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">forma parte de las herramientas fundamentales del cient\u00edfico de datos. <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">En cuanto a las <\/span><b>m\u00e9tricas de la matriz de confusi\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>sirven para evaluar <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">con a\u00fan m\u00e1s exactitud su<\/span><b> anal\u00edtica de datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Adem\u00e1s, estas <\/span><b>m\u00e9tricas<\/b> <span style=\"font-weight: 400;\">se dividen en<\/span><b> 4 categor\u00edas <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">:\u00a0<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Exactitud <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">(Accuracy)<\/span> <span style=\"font-weight: 400;\">:<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> en comparaci\u00f3n con <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">todas las clases, la <\/span><b>m\u00e9trica<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> \u00abExactitud\u00bb muestra cu\u00e1ntas se predijeron correctamente.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Precisi\u00f3n <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: la m\u00e9trica \u00abPrecisi\u00f3n\u00bb <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">expresa<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> cu\u00e1ntos de los resultados positivos que se han predicho <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">son<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> verdaderamente positivos.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Medida F1 score<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> : la m\u00e9trica \u00abF1 score\u00bb <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">se revela<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> muy \u00fatil para comparar un modelo de alta sensibilidad (recall) con otro modelo de baja precisi\u00f3n.<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Sensibilidad <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">(Recall)<\/span> <span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0: esta<\/span> <span style=\"font-weight: 400;\">m\u00e9trica indica con exactitud cu\u00e1ntas clases positivas se predijeron correctamente.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-917bef8 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"917bef8\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9a1930f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9a1930f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ahora que sabes <\/span><b>c\u00f3mo<\/b> <b>aprovechar el rendimiento de la matriz de confusi\u00f3n <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">y sus m\u00e9tricas,<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> llega la etapa de poder ir m\u00e1s all\u00e1<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> \u00bfQuieres formar parte de los expertos en datos? Apostando por <strong>los cursos DataScientest<\/strong>, puedes lograr tus desaf\u00edos paso a paso.<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> No <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">te<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> lo pierdas.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-04387be elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"04387be\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Descubra nuestros cursos sobre datos<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fe6524b elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"fe6524b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Matriz de confusi\u00f3n : \u00bfQu\u00e9 es?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"La matriz de confusi\u00f3n, tambi\u00e9n conocida como matriz de error, es un instrumento tecnol\u00f3gico que sirve para calcular el rendimiento sobre un modelo de clasificaci\u00f3n definido. De este modo, es posible predecir f\u00e1cilmente por ejemplo los correos electr\u00f3nicos que deben ser clasificados como spam. Es m\u00e1s, esta herramienta es una tabla de predicciones dotada de Inteligencia Artificial (IA) que visualiza el desempe\u00f1o de un algoritmo.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"\u00bfC\u00f3mo se interpreta una matriz de confusi\u00f3n?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Sobre la base de un modelo espec\u00edfico que define tu b\u00fasqueda, puedes comparar una serie de predicciones con valores reales. Al proceder de este modo, puedes tener la seguridad de que tu modelo funciona. Para calcular tus datos con la matriz de confusi\u00f3n (Confusion Matrix), debes disponer de datos de prueba y valores de resultados obtenidos. En breve, el inicio de una predicci\u00f3n constituye la base de los valores en la matriz de confusi\u00f3n.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"\u00bf C\u00f3mo funciona el algoritmo de clasificaci\u00f3n ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"\u00bfQuieres familiarizarte con el algoritmo de clasificaci\u00f3n de una matriz de error? Es necesario saber c\u00f3mo funciona el algoritmo de clasificaci\u00f3n y analizar antes de todo sus componentes. En primer lugar, ten en cuenta que los 2 valores principales son el Negativo (N) y el Positivo (P). Estos 2 valores est\u00e1n extra\u00eddos de la matriz de confusi\u00f3n. Los valores predichos de la variable objetivo son representados por las filas. En cuanto a los valores reales (positivo o negativo) de la variable objetivo, est\u00e1n representados por las columnas.\"\r\n    }\r\n  }]\r\n}\r\n<\/script>\r\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La matriz de confusi\u00f3n es una joya tecnol\u00f3gica en materia de Inteligencia Artificial. \u00bfQuieres saber c\u00f3mo aprovechar el rendimiento de la matriz de confusi\u00f3n? Te explicamos de forma clara y concreta su modo de funcionamiento. Para analizar y comparar f\u00e1cilmente cualquier tipo de datos, es imprescindible disponer de herramientas potentes. 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