¿Qué significa "Precisión Balanceada"?

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La precisión balanceada es una forma de medir qué tan bien se desempeña un modelo al clasificar datos, especialmente cuando los datos no están distribuidos de manera uniforme entre diferentes categorías.

En términos simples, mira cuántas predicciones correctas se hicieron para cada grupo y le da la misma importancia a cada uno. Esto es importante cuando un grupo puede tener muchos más ejemplos que otro, lo que puede facilitar que un modelo obtenga una buena puntuación simplemente adivinando el grupo más grande.

Por ejemplo, si un sistema está tratando de decir si los estudiantes están estresados o no, y la mayoría de los estudiantes dicen que no están estresados, un modelo podría hacerlo bien simplemente diciendo "no estresado" todo el tiempo. La precisión balanceada toma esto en cuenta al dar el mismo peso a los resultados de "estresado" y "no estresado".

Así, obtienes una imagen más clara de qué tan bien el modelo realmente entiende ambos grupos, asegurando que sea bueno identificando a cada uno de manera justa.