Matriz De Confusión

Infografía de la matriz de confusión

📊 Predicción vs. realidad: donde realmente se evalúa un modelo

Comparto esta infografía sobre uno de los conceptos más importantes en clasificación: la matriz de confusión 👇

🧠 Idea clave

Un modelo no es bueno solo por acertar mucho…

• 👉 es bueno si entiendes cómo y dónde falla

🔍 Qué se ve en la imagen

• 📦 Clasificación binaria (Clase A vs. Clase B)
• 🧩 Matriz de confusión: TP, TN, FP, FN
• 🎯 Métricas clave: accuracy, precision
• 📐 Impacto del umbral de decisión
• 📊 Ejemplo práctico con distribución de resultados

⚠️ El matiz importante

Dos modelos pueden tener la misma accuracy…
pero comportarse de forma totalmente distinta:

• ❌ Falsos positivos → coste en alertas innecesarias
• ❌ Falsos negativos → coste en errores críticos

👉 El contexto de negocio manda

💡 Conclusión

La matriz de confusión es el punto de partida real para evaluar modelos:

• 📊 Explica el comportamiento del modelo
• 🎯 Permite elegir métricas adecuadas
• ⚙️ Facilita ajustar el umbral según el problema

Si trabajas con modelos de clasificación, esto es básico 👇