Descripción: El Área Bajo la Curva (AUC) es una métrica fundamental en el ámbito del aprendizaje supervisado, especialmente en problemas de clasificación binaria. Se refiere a la superficie que se forma bajo la curva de la característica operativa del receptor (ROC), que representa la relación entre la tasa de verdaderos positivos y la tasa de falsos positivos a diferentes umbrales de decisión. Un AUC de 1 indica un modelo perfecto que clasifica todas las instancias correctamente, mientras que un AUC de 0.5 sugiere un modelo que no tiene capacidad discriminativa, equivalente a una clasificación aleatoria. Esta métrica es especialmente valiosa porque proporciona una visión general del rendimiento del modelo sin depender de un umbral específico, lo que permite comparaciones más robustas entre diferentes modelos. Además, el AUC es insensible a la distribución de clases, lo que lo convierte en una opción preferida en situaciones donde las clases están desbalanceadas. En resumen, el AUC es una herramienta clave para evaluar y optimizar modelos de clasificación, ayudando a los investigadores y profesionales a seleccionar el modelo más adecuado para sus necesidades.
Historia: null
Usos: null
Ejemplos: null
