En el contexto de la modelización en inteligencia artificial y machine learning, las métricas de error son medidas utilizadas para evaluar la calidad de los modelos predictivos y de clasificación. Estas métricas permiten cuantificar la diferencia entre las predicciones del modelo y los valores reales, lo que permite comparar el rendimiento de diferentes modelos y seleccionar el mejor modelo para una tarea específica.
Algunas de las métricas de error más comunes utilizadas en modelización son las siguientes:
Estas métricas de error son herramientas valiosas para evaluar el rendimiento de los modelos de inteligencia artificial y machine learning y ajustar sus parámetros para mejorar su precisión y generalización.
En los documentos enlazados se describen algunos de los cálculos de errores más importantes utilizados en los problemas de predicción y clasificación.
Enlace | Generación de Conocimiento basado en Aprendizaje Automático y Aplicación en Diferentes Sectores
En los anteriores artículos ("Conceptos base para construir un software comercial con inteligencia artificial" y "¿Cómo se materializan las oportun [...]
Leer más »Lograr las metas empresariales y hacer un seguimiento del éxito es un aspecto importante para mejorar en cualquier negocio. En ventas, medir el progr [...]
Leer más »Las siglas ERP significan Enterprise Resource Planning y se trata de un sistema de planificación informático y gestión empresarial capaz de integra [...]
Leer más »El 'credit scoring' es un sistema que sirve para calificar créditos e intentar automatizar, con ello, la toma de decisiones a la hora de p [...]
Leer más »