Descripción: La puntuación F1 ponderada es una métrica utilizada para evaluar el rendimiento de modelos de aprendizaje supervisado, especialmente en contextos donde las clases están desbalanceadas. Esta medida combina la precisión y la recuperación en un solo valor, proporcionando un equilibrio entre ambas. La precisión se refiere a la proporción de verdaderos positivos sobre el total de predicciones positivas, mientras que la recuperación mide la proporción de verdaderos positivos sobre el total de casos positivos reales. La puntuación F1 ponderada toma en cuenta el número de instancias en cada clase, lo que significa que las clases más grandes tienen un mayor impacto en el resultado final. Esto es crucial en aplicaciones donde algunas clases son mucho más frecuentes que otras, ya que evita que el modelo se vea sesgado hacia las clases dominantes. La puntuación F1 ponderada es especialmente útil en problemas de clasificación multiclase, donde se busca una evaluación más justa del rendimiento del modelo en todas las clases, no solo en las más representadas. En resumen, esta métrica es fundamental para obtener una visión más completa de la efectividad de un modelo, permitiendo a los investigadores y profesionales optimizar sus algoritmos de manera más efectiva.
