Descripción: Las métricas de detección de anomalías son herramientas fundamentales en el ámbito del aprendizaje no supervisado, utilizadas para evaluar el rendimiento de los algoritmos diseñados para identificar patrones inusuales en conjuntos de datos. Estas métricas permiten a los investigadores y profesionales medir la efectividad de sus modelos al detectar anomalías, que son observaciones que se desvían significativamente del comportamiento esperado. Entre las métricas más comunes se encuentran la precisión, la recuperación, la puntuación F1 y el área bajo la curva (AUC). La precisión mide la proporción de verdaderos positivos entre todos los positivos identificados, mientras que la recuperación evalúa la capacidad del modelo para identificar todos los casos positivos reales. La puntuación F1 combina ambas métricas en un solo valor, proporcionando un equilibrio entre precisión y recuperación. El AUC, por su parte, ofrece una visión general del rendimiento del modelo en diferentes umbrales de clasificación. Estas métricas son esenciales para garantizar que los modelos de detección de anomalías no solo sean precisos, sino también robustos y confiables, lo que es crucial en diversas aplicaciones donde las decisiones basadas en datos pueden tener un impacto significativo, como en la detección de fraudes, la monitorización de sistemas y la seguridad cibernética.
