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clase:iabd:pia:2eval:tema08

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clase:iabd:pia:2eval:tema08 [2025/02/02 18:12]
admin [Ejercicios] 		clase:iabd:pia:2eval:tema08 [2025/02/15 20:21] (actual)
admin [8 Métricas y Evaluación de redes neuronales]
Línea 1: Línea 1:
 ====== 8 Métricas y Evaluación de redes neuronales ====== ====== 8 Métricas y Evaluación de redes neuronales ======
 Hasta ahora hemos visto como definir una red neuronal y como entrenarla. El último paso que nos queda es saber si la red ha funcionado correctamente.   Hasta ahora hemos visto como definir una red neuronal y como entrenarla. El último paso que nos queda es saber si la red ha funcionado correctamente.  
 +
 +<note tip>
 +Aunque estamos hablando de redes neuronales, las métricas se puede aplicar a cualquier modelo de IA o de Machine Learning
 +</note>
 +
 Pero ¿Eso no se hacía con la función de coste? Pues no exactamente.  Pero ¿Eso no se hacía con la función de coste? Pues no exactamente. 
 La función de coste se usa para ayudar a ajustar los parámetros durante el entrenamiento mediante los datos de entrada pero  La función de coste se usa para ayudar a ajustar los parámetros durante el entrenamiento mediante los datos de entrada pero 
Línea 17: Línea 22:
       * [[tema08.metricas_regresion#distancia_del_coseno|Distancia del coseno]]       * [[tema08.metricas_regresion#distancia_del_coseno|Distancia del coseno]]
       * [[tema08.metricas_regresion#root_mean_squared_error_rmse|RMSE]]       * [[tema08.metricas_regresion#root_mean_squared_error_rmse|RMSE]]
-      * [[tema08.metricas_regresion#coeficiente_de_determinacion_o_r|Coeficiente de determinación o R²]]+      * [[tema08.metricas_regresion#coeficiente_de_determinacion_o_r|Coeficiente de determinación o $R^2$]] 
 +      * [[tema08.metricas_regresion#coeficiente_de_determinacion_ajustado_o_r_ajustado|Coeficiente de determinación ajustado o $\bar{R^2}$]]
   * Problemas de clasificación:   * Problemas de clasificación:
       * [[tema08.metricas_clasificacion]]: Métricas básicas que se usan en problemas de clasificación (Sensibilidad, Especificidad, Precisión (VPP), VPN, prevalencia y [[tema08.metricas_clasificacion#teorema_de_bayes|Teorema de Bayes]])       * [[tema08.metricas_clasificacion]]: Métricas básicas que se usan en problemas de clasificación (Sensibilidad, Especificidad, Precisión (VPP), VPN, prevalencia y [[tema08.metricas_clasificacion#teorema_de_bayes|Teorema de Bayes]])
Línea 40: Línea 46:
           * [[tema08.metricas_derivadas#Fowlkes-Mallows (FM)]]           * [[tema08.metricas_derivadas#Fowlkes-Mallows (FM)]]
           * [[tema08.metricas_derivadas#PR-AUC]]           * [[tema08.metricas_derivadas#PR-AUC]]
-      * [[tema08.seleccion-metricas]]: Esta es la parte más importante ya que se explica que métrica usar en cada caso. <------+      * [[tema08.seleccion-metricas]]: **Esta es la parte más importante ya que se explica que métrica usar en cada caso.**
       * [[tema08.intervalo_confianza]]: Crear intervalos de confianza (o Intervalo de credibilidad) para comparar métricas.       * [[tema08.intervalo_confianza]]: Crear intervalos de confianza (o Intervalo de credibilidad) para comparar métricas.
 +      * [[tema08.otras-metricas]]: Otras métricas
 +        * [[tema08.otras-metricas#top-n-accuracy]]
 +        * [[tema08.otras-metricas#fbeta-score]]
 +
 +
  
 ===== Métricas en keras ===== ===== Métricas en keras =====
Línea 154: Línea 165:
       * [[tema08.seleccion-metricas]]       * [[tema08.seleccion-metricas]]
       * [[tema08.intervalo_confianza]]       * [[tema08.intervalo_confianza]]
 +      * [[tema08.otras-metricas]]
  
 ===== Ejercicios ===== ===== Ejercicios =====
clase/iabd/pia/2eval/tema08.1738516327.txt.gz · Última modificación: 2025/02/02 18:12 por admin

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