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admin [Más métricas]
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admin [Métricas]
@@ Línea 233: / Línea 233: @@
 ===== Métricas =====
+Las métricas que ya las hemos explicado en el tema de métricas son:
+    * Métricas básicas (Sensibilidad, Especificidad, FNR y FPR)
+    * Métricas derivadas según el teorema de bayes (PPV,NPV, FDR y FOR)
+Las métricas que ahora vamos a ver son métricas que hacen la media entre alguna de las dos métricas que acabamos de indicar.
+Para organizar las métricas según 2 criterios:
+  * Según que métricas juntan
+    * Métricas básicas (Sensibilidad, Especificidad, FNR y FPR)
+    * Métricas derivadas (PPV,NPV, FDR y FOR)
+    * Métricas mixtas, que usa una básica y otra derivada.
+  * Según la fórmula que usan:
+    * Media aritmética
+    * Media armónica
+    * Media geométrica
+    * L1-Norma
+    * L2-Norma
+    * Ratio
 ==== Juntado dos Métricas Básicas ====
-^  ^  Fórmula que usan  ^^^^^
+^  ^  Fórmula que usan  ^^^^^^
-^  Métricas básicas que usan  ^  Media aritmética  ^  Media armónica  ^  Media geométrica  ^  Suma-1  ^  Ratio  ^
+^  Métricas básicas que usan  ^  Media aritmética  ^  Media armónica  ^  Media geométrica  ^  L1-Norma  ^  L2-Norma  ^  Ratio  ^
-| Sensibilidad (TPR) y Especificidad (TNR)  |    |    |    |  $Informedness=TPR+TNR-1$ |   |
+| Sensibilidad (TPR) y Especificidad (TNR)  |    |    |    |  $Informedness=TPR+TNR-1$  |   |   |
-| Sensibilidad (TPR) y FPR  |    |    |    |   |  $Positive \; likelihood \; ratio=\frac{TPR}{FPR}$ |
+| Sensibilidad (TPR) y FPR  |    |    |    |    |   |  $Positive \; likelihood \; ratio=\frac{TPR}{FPR}$ |
-| Especificidad (TNR) y FNR  |    |    |    |   |  $Negative \; likelihood \; ratio=\frac{FNR}{TNR}$ |
+| Especificidad (TNR) y FNR  |    |    |    |    |   |  $Negative \; likelihood \; ratio=\frac{FNR}{TNR}$ |
 | FPR y FNR  |    |    |   |   |
-===== Juntado dos Métricas derivadas =====
+==== Juntado dos Métricas derivadas ====
-^  ^  Fórmula que usan  ^^^^^
+^  ^  Fórmula que usan  ^^^^^^
-^  Métricas básicas que usan  ^  Media aritmética  ^  Media armónica  ^  Media geométrica  ^  Suma-1  ^  Ratio  ^
+^  Métricas básicas que usan  ^  Media aritmética  ^  Media armónica  ^  Media geométrica  ^  L1-Norma  ^  L2-Norma  ^  Ratio  ^
-| PPV y NPV  |    |    |    |  $Markdness=PPV+NPV-1$ |   |
+| PPV y NPV  |    |    |    |  $Markdness=PPV+NPV-1$ |    |   |
-| PPV y FOR  |    |    |    |   |   |
+| PPV y FOR  |    |    |    |   |   |    |
-| NPV y FDR  |    |    |    |   |   |
+| NPV y FDR  |    |    |    |   |   |    |
-| FDR y FOR  |    |    |    |   |   |
+| FDR y FOR  |    |    |    |   |   |    |
-===== Métricas mixtas =====
+==== Métricas mixtas ====
 Son métricas que juntan una métrica básica con una métrica derivada. Debido a que existen 16 combinaciones no vamos a mostrar todas las que existen, sino solo las que he considerado interesantes.
   * La siguiente tabla son métricas que existen (Tienen nombre)
-^  ^  Fórmula que usan  ^^^^^
+^  ^  Fórmula que usan  ^^^^^^
-^  Métricas básicas que usan  ^  Media aritmética  ^  Media armónica  ^  Media geométrica  ^  Suma-1  ^  Ratio  ^
+^  Métricas básicas que usan  ^  Media aritmética  ^  Media armónica  ^  Media geométrica  ^  L1-Norma  ^  L2-Norma  ^  Ratio  ^
-| PPV y Sensibilidad (TPR)  |    |  $F_{1}score=\frac{2}{\frac{1}{PPV}+\frac{1}{TPR}}$  |  $Fowlkes-Mallows \; index=\sqrt{PPV*TPR}$  |   |   |
+| PPV y Sensibilidad (TPR)  |    |  $F_{1}score=\frac{2}{\frac{1}{PPV}+\frac{1}{TPR}}$  |  $Fowlkes-Mallows \; index=\sqrt{PPV*TPR}$  |   |   |    |
-| NPV y Especificidad (TNR)  |    |    |    |   |   |
+| NPV y Especificidad (TNR)  |    |    |    |   |   |    |
 ===== Más métricas =====
-==== Fowlkes-Mallows ====
-$$
-Fowlkes-Mallows \; index=\sqrt{PPV*TPR}
-$$

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