Descripción: La tasa de falsos negativos es una métrica estadística que se refiere a la proporción de casos positivos reales que son incorrectamente clasificados como negativos por un modelo de clasificación. En otras palabras, mide la cantidad de instancias que, aunque deberían haber sido identificadas como positivas, son erróneamente etiquetadas como negativas. Esta tasa es crucial en contextos donde la identificación de positivos es vital, como en diagnósticos médicos, detección de fraudes o sistemas de seguridad. Una tasa de falsos negativos alta puede tener consecuencias graves, ya que significa que el modelo está fallando en detectar casos que realmente requieren atención o acción. La tasa se calcula dividiendo el número de falsos negativos entre la suma de falsos negativos y verdaderos positivos, lo que proporciona una visión clara de la efectividad del modelo en la identificación de positivos. En el ámbito de la optimización de hiperparámetros, la tasa de falsos negativos se convierte en un factor crítico a considerar, ya que ajustar los parámetros del modelo puede influir directamente en su capacidad para clasificar correctamente los casos positivos. Por lo tanto, es esencial equilibrar la tasa de falsos negativos con otras métricas, como la tasa de verdaderos positivos y la tasa de falsos positivos, para lograr un rendimiento óptimo del modelo.
