Diferencias

Muestra las diferencias entre dos versiones de la página.

--- pan:machine_learning [2024/10/30 17:09] – thejuanvisu
+++ pan:machine_learning [2024/11/20 16:21] (actual) – thejuanvisu
@@ Línea 63: / Línea 63: @@
   * Error absoluto Medio: como el Error cuadrático medio, pero en valor absoluto.
   * Error medio porcentual medio: 100/n* sumatorio((ti-yi) / yi)
+==== Evaluación de error para métricas por clasificación ====
+Se construye una matriz de confusión que almacena el número de casos que coinciden y en los que no, almacenando:
+  * verdaderos positivo
+  * falsos positivos
+  * falsos negativos
+  * verdaderos negativos
+Luego se calcula la accuracy: Aciertos/Total = (TP+TN) / (TP+TN+FP+FN)
+  * TP: Verdadero Positivo
+  * TN: Verdadero Negativo
+  * FP: Falso Positivo
+  * FN: Falso Negativo
+Sensibilidad: cuantos aciertos de los positivos se tienen
+  * Sensibilidad = TP/(TP+FN)
+Especifibilidad: cuantos aciertos de negativos se tienen:
+  * Especifibilidad = TN/CTN+FP)
+Precision: De todos los clasificados como positivos cuantos eran realmente positivos
+  * Precisión: TP/(TP+FP)
+F1-Score:
+Curva ROC (Receiver Operating Characteristic): Muestra la sensitividad versus  el rate de falsos positivos como una función
+===== Metodología para el análisis de resultados =====
+==== Redes neuronales artificiales ====
+Se organizan en capas, pueden ser de una sola capa o multicapa. Pueden ser hacia delante (Reciben cosas de la capa anterior) o Recurrentes, que pueden recibir datos de las capas anteriores o siguientes.

Knoppia

Herramientas de usuario

Herramientas del sitio

Diferencias

Herramientas de la página