Descripción: La especificidad en el contexto del aprendizaje supervisado se refiere a la capacidad de un modelo para identificar correctamente las instancias negativas dentro de un conjunto de datos. En otras palabras, mide la proporción de verdaderos negativos que el modelo es capaz de detectar en relación con el total de instancias negativas. Este concepto es crucial en la evaluación del rendimiento de modelos de clasificación, especialmente en situaciones donde las clases están desbalanceadas. Una alta especificidad indica que el modelo es eficaz para evitar falsos positivos, lo que es fundamental en aplicaciones donde el costo de un error de tipo I (falso positivo) es elevado. Por ejemplo, en el diagnóstico médico, una alta especificidad significa que el modelo puede identificar correctamente a los pacientes que no tienen una enfermedad, minimizando así el riesgo de diagnósticos erróneos. La especificidad se complementa con otras métricas como la sensibilidad, que mide la capacidad del modelo para identificar verdaderos positivos. Juntas, estas métricas proporcionan una visión más completa del rendimiento del modelo, permitiendo a los investigadores y profesionales ajustar sus algoritmos para optimizar tanto la detección de instancias positivas como la correcta identificación de las negativas.
