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La precisión es una medida mediante la cual se puede examinar lo bueno que es el modelo de aprendizaje automático. La matriz de las 4 combinaciones sería:

– REAL= positivo, PREDICCIÓN = positivo -> VERDADERO POSITIVO (VP)

– REAL = negativo, PREDICCIÓN = positivo -> FALSO POSITIVO (FP)

– REAL = positivo, PREDICCIÓN = negativo -> FALSO NEGATIVO (FN)

– REAL = negativo, PREDICCIÓN = negativo -> VERDADERO NEGATIVO (VN)

Por lo tanto, la precisión es la relación entre las clases predijo correctamente a las clases totales previstos. En este sentido, la precisión será:

(VP+TN) / (TP+TN+FP+FN)

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