Descripción: La precisión de modelo es una métrica fundamental en el ámbito del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, que se refiere a la relación entre las instancias correctamente predichas y el total de instancias en un conjunto de datos. Esta medida se expresa generalmente como un porcentaje y se calcula dividiendo el número de predicciones correctas entre el número total de predicciones realizadas. La precisión es especialmente relevante en problemas de clasificación, donde se busca evaluar la efectividad de un modelo al categorizar datos en diferentes clases. Una alta precisión indica que el modelo es capaz de realizar predicciones correctas en una proporción significativa de los casos, lo que es crucial para aplicaciones donde la exactitud es vital, como en diagnósticos médicos o detección de fraudes. Sin embargo, es importante tener en cuenta que la precisión por sí sola no proporciona una imagen completa del rendimiento del modelo, ya que puede ser engañosa en conjuntos de datos desbalanceados. Por esta razón, se complementa con otras métricas como la recuperación, la puntuación F1 y la curva ROC, que ofrecen una visión más integral del rendimiento del modelo. En resumen, la precisión de modelo es una herramienta clave para evaluar y mejorar la calidad de los sistemas de aprendizaje automático, permitiendo a los desarrolladores y científicos de datos tomar decisiones informadas sobre la efectividad de sus algoritmos.
