Clasificación: Métricas según el problema para redes neuronales

Introducción

En la evaluación de modelos de machine learning, la clasificación es una tarea fundamental donde las predicciones deben categorizar datos en diferentes clases. Las métricas correctas son cruciales para medir y comparar el rendimiento de estos modelos. Sin embargo, elegir las métricas adecuadas puede ser desafiante, especialmente cuando se trabaja con problemas de clasificación no equilibrados o con distintos requisitos de confiabilidad. En este artículo, exploraremos las métricas más comunes utilizadas para evaluar el rendimiento de los modelos de clasificación y discutiremos algunos errores típicos a evitar.

Explicación principal

Métricas Comunes en Clasificación

Las principales métricas que se utilizan en la evaluación del rendimiento de los modelos de clasificación son:

1. Precisión (Precision):

Mide el porcentaje de predicciones positivas que son correctas. \[ \text{Precision} = \frac{\text{TP}}{\text{TP + FP}} \] Donde TP es el número verdaderos positivos y FP es el número de falsos positivos.

1. Recall (Recall o Sensibilidad):

Mide la proporción de muestras reales que son positivas que fueron correctamente identificadas. \[ \text{Recall} = \frac{\text{TP}}{\text{TP + FN}} \] Donde FN es el número de falsos negativos.

1. F1-score:

Es la media armónica entre precisión y recall, útil cuando hay desequilibrios en los datos. \[ \text{F1-score} = 2 \times \frac{\text{Precision} \times \text{Recall}}{\text{Precision + Recall}} \]

1. Matriz de Confusión (Confusion Matrix):

Muestra la distribución de las predicciones en un gráfico cuadrático, mostrando verdaderos positivos, falsos negativos, verdaderos negativos y falsos positivos.

1. Curva ROC-AUC:

La curva ROC representa la relación entre el True Positive Rate (Recall) y el False Positive Rate (1 - Specificity). AUC es una medida de la curvatura total de la ROC.

1. Cálculo del Cuarzo (C-Score):

Combinación de Recall y Precisión, útil en problemas de clasificación binaria.

Ejemplo de código para calcular métricas de clasificación

from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix, roc_auc_score
import numpy as np

# Predicciones y verdaderos valores
y_true = [0, 1, 0, 1, 0, 1]
y_pred = [0.2, 0.8, 0.4, 0.6, 0.3, 0.7]

# Calculamos las métricas
print(classification_report(y_true, np.array(y_pred) > 0.5))
print(confusion_matrix(y_true, np.array(y_pred) > 0.5))
print("ROC AUC:", roc_auc_score(y_true, y_pred))

Errores típicos / trampas

1. Confundir Precisión con Accuracy:

La precisión mide solo la proporción de predicciones positivas correctas, mientras que el accuracy es una métrica global que no distingue entre las clases.

1. No considerar el desequilibrio en los datos:

Las métricas como la precisión y el recall son altamente sesgadas por el desequilibrio de clase. En problemas de clasificación imbalanced, se deben utilizar métricas más sofisticadas como F1-score o AUC-ROC.

1. Ignorar la especificidad:

Es importante considerar la capacidad del modelo para predecir correctamente las muestras de la clase negativa (específidad). Ignorar esta métrica puede llevar a modelos con altas precisiones pero bajas especificidades, lo que no es deseable en muchos contextos.

Checklist accionable

1. Verifica el desequilibrio en los datos: Usa técnicas como oversampling o undersampling para equilibrar las clases.
2. Selecciona la métrica adecuada:

• Para problemas de clasificación binaria, considera F1-score y AUC-ROC.
• En casos de múltiples clases, utiliza recall y precision por clase.

1. Evalúa la matriz de confusión: Comprueba cómo se distribuyen las predicciones en cada categoría para obtener una visión más completa del rendimiento.
2. Mide el AUC-ROC: Este es una métrica robusta que mide la capacidad de separación del modelo, independientemente del equilibrio de clase.
3. Ajusta los umbrales según sea necesario: En algunos casos, ajustar el umbral de predicción puede mejorar significativamente el rendimiento.

Cierre: Siguientes pasos

1. Implementa técnicas de balanceo de datos para mejorar la equidad entre las clases.
2. Explora nuevas métricas, como F1-score o AUC-ROC, especialmente en problemas desequilibrados.
3. Utiliza visualizaciones adicionales como curvas ROC y PR (Precision-Recall) para obtener una visión más clara del rendimiento.

Siguiendo estos pasos, podrás evaluar de manera efectiva el rendimiento de tus modelos de clasificación y tomar decisiones informadas sobre cómo mejorarlos.