Definición
Hay diferentes métricas que pueden usarse para la validación de un modelo, estas intentan cuantificar lo “correcto” que es dicho modelo, tenemos algunos como:
- Accuracy
- Donde tiene un hiper-parámetro de como determinar que es un valor correcto
- Precisión
- Cuantos de los que predije que eran de una categoría son de esa categoría realmente
- Se predice por cada categoría
- Donde tiene un hiper-parámetro de como determinar que es un valor correcto
- Recall
- Cuantos de esa categoría predije que son de esa categoría
- Se predice por cada categoría
- Donde tiene un hiper-parámetro de como determinar que es un valor correcto
- MSE
- Mean squared error
- MAE
- Mean absolute error
- AUC-ROC
- Es un punto medio entre precisión y recall, donde encuentra este valor sin tener un hiperparametro