Descripción: Las métricas de evaluación son medidas cuantificables utilizadas para evaluar el rendimiento de un proceso, sistema o modelo. Estas métricas son fundamentales en diversos campos, especialmente en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, donde permiten a los investigadores y desarrolladores medir la efectividad de sus algoritmos y modelos. Las métricas pueden ser categorizadas en diferentes tipos, como métricas de precisión, recall, F1-score y área bajo la curva (AUC), entre otras. Cada una de estas métricas proporciona una perspectiva única sobre el rendimiento del modelo, ayudando a identificar áreas de mejora y optimización. En el contexto de la inteligencia artificial explicable, las métricas de evaluación también pueden incluir medidas de interpretabilidad y transparencia, lo que permite a los usuarios comprender cómo y por qué un modelo toma decisiones específicas. En resumen, las métricas de evaluación son herramientas esenciales que permiten a los profesionales de la tecnología y la ciencia de datos tomar decisiones informadas basadas en datos cuantitativos, asegurando que los modelos no solo sean precisos, sino también útiles y confiables en diversas aplicaciones del ámbito tecnológico.
