Descripción: La Precisión Promedio Ponderada es una métrica utilizada en el ámbito del aprendizaje supervisado para evaluar el rendimiento de un modelo de clasificación. A diferencia de la precisión simple, que considera la proporción de predicciones correctas sobre el total de predicciones, la precisión promedio ponderada toma en cuenta el desequilibrio en las clases. Esto significa que cada clase puede tener un peso diferente en el cálculo final, lo que permite que el modelo sea evaluado de manera más justa, especialmente en conjuntos de datos donde algunas clases son mucho más frecuentes que otras. La fórmula para calcular la precisión promedio ponderada implica calcular la precisión para cada clase individualmente y luego promediar estos valores, ponderando cada uno por la cantidad de instancias de esa clase en el conjunto de datos. Esta métrica es especialmente útil en problemas de clasificación multiclase y en situaciones donde las clases están desbalanceadas, ya que proporciona una visión más completa del rendimiento del modelo en todas las clases, en lugar de enfocarse únicamente en la precisión general. En resumen, la Precisión Promedio Ponderada es una herramienta valiosa para los científicos de datos y los ingenieros de machine learning, ya que les permite optimizar y evaluar modelos de manera más efectiva en contextos complejos.
