Una matriz de confusión es una herramienta utilizada en las clasificaciones numéricas de aprendizaje automático para evaluar el rendimiento de un modelo de clasificación. Es una tabla utilizada para evaluar la precisión de un algoritmo de clasificación. Cada fila de la matriz es una clase predicha y cada columna es una clase real. La matriz consta de cuatro métricas diferentes: verdaderos positivos (TP), verdaderos negativos (TN), falsos positivos (FP) y falsos negativos (FN).
Una matriz de confusión es una herramienta útil para analizar la eficacia de un modelo predictivo. Se utiliza para determinar la cantidad de errores cometidos por el modelo al predecir o clasificar puntos de datos y para comparar dos métodos de clasificación para el mismo conjunto de datos. La matriz también se puede utilizar para evaluar la precisión de las predicciones de un modelo.
La precisión de un modelo se calcula sumando el número total de verdaderos positivos y verdaderos negativos y dividiendo esta suma por el número total de puntos de datos. El cálculo de otras métricas como la precisión (la proporción de verdaderos positivos con respecto a todas las muestras clasificadas como positivas) y la recuperación (la proporción de verdaderos positivos con respecto a todos los verdaderos positivos) también es posible utilizando la matriz de confusión.
La matriz de confusión es una herramienta útil para analizar el desempeño de diferentes clasificadores, así como para comparar el desempeño de diferentes técnicas de clasificación. Puede ayudar a identificar modelos sobreajustados que son propensos a sufrir sesgos de sobreajuste y subespecificación. También se puede utilizar para evaluar la capacidad de un modelo para clasificar correctamente datos invisibles y determinar si es necesario utilizar más datos para mejorar aún más la precisión.
Las matrices de confusión se utilizan en una amplia gama de aplicaciones, incluidas marketing, finanzas, medicina, ingeniería, estadística y aprendizaje automático. Son particularmente populares en el aprendizaje automático, ya que proporcionan una representación visual del desempeño de diferentes clasificadores en un conjunto de datos determinado.
