Descripción: La Recuperación Promedio Ponderada (RPP) es una métrica utilizada en el ámbito del aprendizaje supervisado para evaluar el rendimiento de un modelo de clasificación. Esta métrica se centra en la capacidad del modelo para recuperar instancias relevantes, considerando la importancia relativa de cada clase en el conjunto de datos. A diferencia de la recuperación simple, que calcula la tasa de verdaderos positivos sin tener en cuenta la distribución de clases, la RPP asigna un peso a cada clase, lo que permite una evaluación más equilibrada en situaciones donde las clases están desigualmente representadas. Esto es especialmente relevante en problemas de clasificación con clases minoritarias, donde un modelo podría obtener una alta precisión general pero fallar en la identificación de las clases menos representadas. La RPP se calcula promediando las tasas de recuperación de cada clase, multiplicadas por su peso correspondiente, lo que proporciona una visión más completa del rendimiento del modelo. Esta métrica es esencial para garantizar que los modelos no solo sean precisos, sino también justos y efectivos en la identificación de todas las clases, especialmente en aplicaciones críticas como la detección de fraudes o el diagnóstico médico, donde las consecuencias de pasar por alto una clase pueden ser significativas.
