Descripción: La Curva de Precisión-Recuperación es una representación gráfica que ilustra la relación entre la precisión y la recuperación de un modelo de clasificación en función de diferentes umbrales de decisión. La precisión se refiere a la proporción de verdaderos positivos sobre el total de elementos clasificados como positivos, mientras que la recuperación (o sensibilidad) es la proporción de verdaderos positivos sobre el total de elementos que realmente son positivos. Esta curva permite visualizar cómo varían estas dos métricas a medida que se ajusta el umbral de decisión del modelo, proporcionando una herramienta valiosa para evaluar su rendimiento. En general, a medida que se aumenta el umbral, la precisión tiende a aumentar, pero la recuperación disminuye, y viceversa. La Curva de Precisión-Recuperación es especialmente útil en contextos donde las clases están desbalanceadas, ya que ofrece una visión más clara del rendimiento del modelo en la clase de interés, en lugar de depender únicamente de la exactitud general. Esta representación es fundamental en el ámbito del aprendizaje automático y la minería de datos, ya que permite a los investigadores y desarrolladores seleccionar el umbral óptimo que maximiza el rendimiento del modelo según sus necesidades específicas.
