Descripción: El Protocolo de Evaluación en TensorFlow se refiere a un conjunto de pautas y procedimientos diseñados para medir el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático. Este protocolo es esencial para garantizar que los modelos no solo sean precisos, sino también robustos y generalizables a datos no vistos. Incluye métricas específicas que permiten cuantificar la efectividad del modelo, como la precisión, la recuperación, la puntuación F1 y el área bajo la curva ROC, entre otras. Además, el protocolo establece métodos para dividir los datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba, lo que ayuda a evitar el sobreajuste y a evaluar el rendimiento en condiciones controladas. La implementación de un Protocolo de Evaluación adecuado es crucial para la interpretación de los resultados y la toma de decisiones informadas sobre la implementación del modelo en aplicaciones del mundo real. En resumen, este protocolo no solo proporciona un marco para la evaluación, sino que también fomenta la transparencia y la reproducibilidad en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático.
