Descripción: El Error Cuadrático Medio Ponderado (ECMP) es una métrica utilizada en el ámbito del aprendizaje supervisado para evaluar la precisión de un modelo de predicción. A diferencia del error cuadrático medio estándar, que calcula la media de los errores al cuadrado de las predicciones respecto a los valores reales, el ECMP incorpora un factor de ponderación que permite dar mayor o menor importancia a ciertos errores en función de su relevancia. Esta característica es especialmente útil en situaciones donde los datos están desbalanceados o cuando algunas observaciones son más críticas que otras. Por ejemplo, en un modelo de predicción de fenómenos en los que un error puede tener consecuencias más graves que otro, se justificaría un mayor peso en el cálculo del error. El ECMP se calcula sumando los errores al cuadrado, multiplicados por sus respectivos pesos, y dividiendo el resultado por la suma de los pesos. Esta métrica no solo proporciona una visión más matizada del rendimiento del modelo, sino que también permite a los investigadores y profesionales ajustar sus modelos de manera más efectiva, priorizando la reducción de errores en áreas que son más significativas para el contexto específico del problema que están abordando.
