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clase:iabd:pia:2eval:tema08.otras-metricas [2025/02/03 18:35]
admin [Fbeta-score] 		clase:iabd:pia:2eval:tema08.otras-metricas [2025/02/03 19:35] (actual)
admin [Fbeta-score]
Línea 54: Línea 54:
 <sxh python> <sxh python>
 model.compile(optimizer='sgd',loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=[keras.metrics.SparseTopKCategoricalAccuracy()]) model.compile(optimizer='sgd',loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=[keras.metrics.SparseTopKCategoricalAccuracy()])
-</sxh> 
- 
-<sxh python> 
 model.compile(optimizer='sgd',loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=[keras.metrics.SparseTopKCategoricalAccuracy(k=5, name='top-5-accuracy')]) model.compile(optimizer='sgd',loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=[keras.metrics.SparseTopKCategoricalAccuracy(k=5, name='top-5-accuracy')])
 </sxh> </sxh>
Línea 69: Línea 66:
  
 ===== Fbeta-score ===== ===== Fbeta-score =====
-El Fβ-score permite ajustar si penalizamos más los falsos positivos o los falsos negativos. +El Fβ-score es como [[tema08.metricas_derivadas#F1-score]] pero permite ajustar si penalizamos más los falsos positivos o los falsos negativos. 
 Al dar más importancia a uno que a otro realmente no es una métrica de rendimiento general ya que está "ponderada". Al dar más importancia a uno que a otro realmente no es una métrica de rendimiento general ya que está "ponderada".
  
Línea 87: Línea 84:
 Veamos ahora unos ejemplos: Veamos ahora unos ejemplos:
  
-  * Con β=1 ambos están equilibrados. Y da lo mismo que se intercambien los valores+  * Con β=1 ambos están equilibrados. Y da lo mismo que se intercambien los valores de Sensibilidad y Precisión
  
 ^  Sensibilidad  ^  Precisión  ^  β  ^  F1-score  ^ ^  Sensibilidad  ^  Precisión  ^  β  ^  F1-score  ^
Línea 100: Línea 97:
  
  
-El caso base es 0,3 y al usar β=2 con una baja sensibilidad el resultado es más bajo aun (0,23) mientras que con una alta sensibilidad el valor es mayor (0,43)+El caso base es 0,3 y al usar β=2; con una baja sensibilidad (0,2) el resultado es más bajo aun (0,23) mientras que con una alta sensibilidad (0,6) el valor es mayor (0,43)
  
   * Con β=0,5 la baja precisión penaliza 4 veces más que la sensibilidad   * Con β=0,5 la baja precisión penaliza 4 veces más que la sensibilidad
Línea 108: Línea 105:
 |  0,6  |  0,2  |  0,5  |  0,23  | |  0,6  |  0,2  |  0,5  |  0,23  |
  
-El caso base es 0,3 y al usar β=2 con una baja precisión el resultado es más bajo aun (0,23) mientras que con una alta precisión el valor es mayor (0,43)+El caso base es 0,3 y al usar β=2 con una baja precisión (0,2) el resultado es más bajo aun (0,23) mientras que con una alta precisión (0,6) el valor es mayor (0,43)
  
 Más información: Más información:
Línea 121: Línea 118:
  
 Es decir, el valor de β no es la relación directa entre sensibilidad y precisión, sino que se eleva al cuadrado.  Es decir, el valor de β no es la relación directa entre sensibilidad y precisión, sino que se eleva al cuadrado. 
-A medida que β aumenta, la sensibilidad pesa exponencialmente más en la precisión.+A medida que β aumenta, la sensibilidad pesa exponencialmente más que la precisión.
  
 Para calcular la β se usa la regla de: Para calcular la β se usa la regla de:
clase/iabd/pia/2eval/tema08.otras-metricas.1738604108.txt.gz · Última modificación: 2025/02/03 18:35 por admin

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