Descripción: La Tasa de Verdaderos Positivos (TVP) es una métrica fundamental en el ámbito de la detección de anomalías mediante inteligencia artificial. Se define como la proporción de casos positivos reales que son correctamente identificados por un modelo de detección. En otras palabras, mide la efectividad de un sistema para reconocer correctamente las instancias que realmente son anómalas. Esta tasa se expresa como un porcentaje y se calcula dividiendo el número de verdaderos positivos (casos correctamente identificados) entre la suma de verdaderos positivos y falsos negativos (casos que son positivos pero no fueron identificados). La TVP es crucial en aplicaciones donde la identificación precisa de anomalías es vital, como en la detección de fraudes, el monitoreo de sistemas de salud y la seguridad cibernética. Una alta tasa de verdaderos positivos indica que el modelo es eficaz en su tarea, lo que se traduce en una mayor confianza en las decisiones basadas en sus resultados. Sin embargo, es importante equilibrar esta métrica con otras, como la tasa de falsos positivos, para obtener una visión completa del rendimiento del modelo. En resumen, la Tasa de Verdaderos Positivos es un indicador clave que ayuda a evaluar la precisión y la fiabilidad de los sistemas de detección de anomalías impulsados por inteligencia artificial.
