Accuracy
La precisión es una métrica básica pero poderosa para evaluar modelos de clasificación. Indica qué proporción de predicciones fueron correctas en comparación con el número total de casos evaluados.
Ejemplo ilustrativo
Si un modelo de clasificación de correos electrónicos acierta 950 de 1.000 mensajes (entre spam y no spam), su precisión es del 95 %.
Ventajas y limitaciones
- 👍 Fácil de interpretar: un porcentaje único que resume el desempeño.
- 👎 Puede ser engañosa en datasets desbalanceados. Un detector de fraudes que clasifica todas las transacciones como “normales” podría alcanzar 99 % de precisión, pero fallaría en el objetivo crítico: identificar fraudes.
Contexto en IA
En aplicaciones reales, la precisión suele complementarse con otras métricas (recall, F1-score, sensibilidad, especificidad) que ofrecen una visión más completa del rendimiento.
La exactitud (accuracy) es vista como la métrica más directa y comprensible, lo que la convierte en una primera referencia casi obligada. Sin embargo, confiar únicamente en ella puede llevar a conclusiones engañosas. En escenarios con clases desbalanceadas, la exactitud puede ser muy alta sin que el modelo aporte ningún valor real. Por eso, en la práctica, se acostumbra analizar también la matriz de confusión y métricas derivadas que reflejan mejor los errores críticos.
En ámbitos como la medicina o la seguridad financiera, la exactitud por sí sola es insuficiente. Allí se da más importancia al recall (sensibilidad) para no dejar escapar casos positivos, o a la precisión para evitar falsos positivos que generen costos o alarmas innecesarias. El balance entre estas métricas depende del contexto y de los riesgos asociados a cada error.
Además, la exactitud puede variar mucho según el conjunto de validación utilizado. Un modelo puede mostrar gran desempeño en un dataset de prueba poco representativo y fracasar en la realidad. Esto resalta la necesidad de validar la exactitud con datos diversos y de actualizar periódicamente los modelos para que sigan siendo fiables en entornos cambiantes.
📚 Referencias
- Mitchell, T. M. (1997). Machine Learning. McGraw-Hill.
- Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning.
