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- | * [[https://neptune.ai/blog/f1-score-accuracy-roc-auc-pr-auc|F1 Score vs ROC AUC vs Accuracy vs PR AUC: Which Evaluation Metric Should You Choose?]] | + | |
- | * [[https://stackoverflow.com/questions/44172162/f1-score-vs-roc-auc|F1 Score vs ROC AUC]] | + | |
+ | * [[https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/ | ||
+ | <note tip> | ||
+ | Hay otra curva que en vez de ser (1-Especificidad) vs Sensibilidad , es la de Sensibilidad vs Precisión (llamada en inglés Precision-Recall) que se usa cuando los datos tienen una baja prevalencia. | ||
+ | Y además está relacionado con el F1-score ya que el F1-score se calcula justamente con la Sensibilidad y Precisión | ||
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+ | * F1-score y ROC | ||
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===== Juntado dos Métricas derivadas ===== | ===== Juntado dos Métricas derivadas ===== | ||
Las 4 métricas derivadas son PPV, NPV, FDR y FOR. | Las 4 métricas derivadas son PPV, NPV, FDR y FOR. |