Análisis Integral de Algoritmos de Clasificación en Aprendizaje Automático: Perspectivas, Comparaciones y Aplicaciones - José Luis Romero Ibarra (Serie Científica de la Universidad de las Ciencias Informáticas, 2025)
La evaluación de algoritmos de clasificación en aprendizaje automático es crucial para garantizar un desempeño óptimo en diversas aplicaciones. Esta revisión bibliográfica analizó métricas y estrategias para evaluar la efectividad de los modelos clasificadores. Se examinaron métricas básicas como precisión, sensibilidad y especificidad, que miden el desempeño en términos de predicciones correctas para clases positivas y negativas. También se abordó el valor F1, que combina precisión y sensibilidad para proporcionar un equilibrio entre ambas.