Descripción: La métrica de error es una medida utilizada para evaluar la precisión de un modelo, especialmente en el contexto de la estadística y el aprendizaje automático. Esta métrica permite cuantificar la discrepancia entre los valores predichos por un modelo y los valores reales observados. Existen diversas métricas de error, cada una con sus características y aplicaciones específicas, como el error cuadrático medio (MSE), el error absoluto medio (MAE) y la raíz del error cuadrático medio (RMSE), entre otros. La elección de la métrica adecuada es crucial, ya que influye en la interpretación de los resultados y en la toma de decisiones sobre la efectividad del modelo. En el ámbito de la visualización de datos, herramientas como bibliotecas de graficación permiten representar gráficamente estas métricas de error, facilitando la comprensión de la performance del modelo a través de representaciones visuales. La métrica de error no solo ayuda a identificar la calidad de un modelo, sino que también es fundamental para la optimización y ajuste de parámetros, contribuyendo así a mejorar la precisión y robustez de las predicciones realizadas por el modelo.
