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:

• Error cuadrático medio (MSE, por sus siglas en inglés): mide la media de los errores al cuadrado entre las predicciones y los valores reales.
• Raíz del error cuadrático medio (RMSE): es la raíz cuadrada del error cuadrático medio y se utiliza para interpretar la magnitud del error en la misma unidad que los valores de la variable objetivo.
• Error absoluto medio (MAE, por sus siglas en inglés): mide la media de los errores absolutos entre las predicciones y los valores reales.
• Error de mediana absoluta (MAD, por sus siglas en inglés): mide la mediana de los errores absolutos entre las predicciones y los valores reales.
• Coeficiente de determinación (R^2): mide la proporción de la varianza en los datos que es explicada por el modelo.
• Precisión: mide la proporción de los casos positivos que fueron correctamente clasificados.
• Recall: mide la proporción de los casos positivos reales que fueron correctamente identificados por el modelo.
• F1-score: es una medida de la precisión y el recall, que combina ambas métricas en una sola puntuación.

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.

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