Métricas de evaluación
Elegir la métrica correcta depende del problema. La exactitud no siempre cuenta la historia completa.

Matriz de confusión y métricas derivadas.
La matriz de confusión
- Verdadero Positivo (VP): predijo positivo y acertó.
- Falso Positivo (FP): predijo positivo y falló (falsa alarma).
- Verdadero Negativo (VN): predijo negativo y acertó.
- Falso Negativo (FN): predijo negativo y falló (se le escapó).
Métricas clave
- Exactitud = (VP+VN)/total.
- Precisión = VP/(VP+FP): de los que marqué positivos, cuántos acerté.
- Recall/Sensibilidad = VP/(VP+FN): de los positivos reales, cuántos detecté.
- F1 = media armónica de precisión y recall.
- ROC/AUC: capacidad de discriminar clases a distintos umbrales.
EJEMPLO CRÍTICO
en detección de fraude o de placas, un falso negativo es carísimo → priorizas recall.
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