Descripción: El término ‘Verdadero Negativo’ se refiere a un resultado en el contexto del aprendizaje supervisado, donde un modelo de clasificación predice correctamente la clase negativa de un conjunto de datos. En otras palabras, se trata de una instancia en la que el modelo identifica adecuadamente que un ejemplo no pertenece a la clase de interés. Este concepto es fundamental en la evaluación del rendimiento de los modelos de aprendizaje automático, ya que ayuda a medir la precisión y la efectividad del modelo en la identificación de las clases. Los verdaderos negativos son parte de la matriz de confusión, que también incluye verdaderos positivos, falsos positivos y falsos negativos. La proporción de verdaderos negativos en relación con el total de ejemplos negativos es crucial para calcular métricas como la especificidad y la precisión del modelo. Un alto número de verdaderos negativos indica que el modelo es eficaz en la identificación de ejemplos que no pertenecen a la clase positiva, lo que es especialmente relevante en aplicaciones donde las consecuencias de falsos positivos pueden ser significativas, como en diagnósticos médicos o detección de fraudes. En resumen, los verdaderos negativos son un componente esencial en la evaluación de modelos de aprendizaje supervisado, proporcionando información valiosa sobre su capacidad para clasificar correctamente las instancias negativas.
