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Métricas cuantitativas para clasificación, regresión, ranking, generación, visión, voz, código y operación de sistemas de IA.
Accuracy and performance metrics
Conjunto de medidas cuantitativas usadas para describir calidad predictiva, velocidad, coste y consumo de recursos.
Ver definición completa →Peak signal-to-noise ratio
Métrica logarítmica de fidelidad basada en el error cuadrático entre imágenes.
Ver definición completa →Pass@k
Probabilidad estimada de que al menos una de k soluciones generadas supere las pruebas.
Ver definición completa →Precision@k
Proporción de resultados relevantes entre los primeros k elementos.
Ver definición completa →Precision
Proporción de positivos predichos que son realmente positivos.
Ver definición completa →Average precision
Resumen ponderado de la curva precisión-exhaustividad.
Ver definición completa →Macro average
Promedio que asigna el mismo peso a cada clase.
Ver definición completa →Micro average
Promedio calculado agregando contribuciones de todos los casos antes de obtener la métrica.
Ver definición completa →Weighted average
Promedio de métricas por clase ponderado por su frecuencia.
Ver definición completa →Log loss
Pérdida que penaliza probabilidades asignadas a la clase verdadera, especialmente errores confiados.
Ver definición completa →Mean reciprocal rank
Promedio del inverso de la posición del primer resultado relevante.
Ver definición completa →Root mean squared error
Raíz del MSE expresada en la misma unidad que la variable objetivo.
Ver definición completa →Recall@k
Proporción de elementos relevantes recuperados dentro de los primeros k resultados.
Ver definición completa →Structural similarity index measure
Métrica perceptual que compara luminancia, contraste y estructura entre imágenes.
Ver definición completa →Sensitivity
Capacidad de detectar casos positivos; equivale al recall de la clase positiva.
Ver definición completa →Model overconfidence
Situación en la que la confianza predicha supera sistemáticamente la exactitud observada.
Ver definición completa →Model underconfidence
Situación en la que la confianza predicha queda por debajo de la exactitud observada.
Ver definición completa →Hallucination rate
Proporción de afirmaciones o respuestas clasificadas como no sustentadas o falsas.
Ver definición completa →Error rate
Proporción de solicitudes o predicciones que terminan en error según el criterio establecido.
Ver definición completa →Character error rate
Errores de edición a nivel de caracteres divididos por la longitud de la referencia.
Ver definición completa →Word error rate
Errores de sustitución, inserción y eliminación divididos por el número de palabras de referencia.
Ver definición completa →False negative rate
Proporción de positivos reales clasificados erróneamente como negativos.
Ver definición completa →False positive rate
Proporción de negativos reales clasificados erróneamente como positivos.
Ver definición completa →Test pass rate
Proporción de casos de prueba que una solución ejecutable supera.
Ver definición completa →Success rate
Proporción de solicitudes que finalizan cumpliendo el resultado operativo definido.
Ver definición completa →Throughput
Cantidad de solicitudes, ejemplos o tokens procesados por unidad de tiempo.
Ver definición completa →Inter-token latency
Tiempo medio o percentil entre tokens consecutivos durante generación en streaming.
Ver definición completa →Top-k accuracy
Proporción de casos en los que la clase correcta aparece entre las k predicciones principales.
Ver definición completa →GPU utilization
Porcentaje de capacidad de cómputo de GPU empleada durante una carga.
Ver definición completa →Negative predictive value
Proporción de predicciones negativas que son realmente negativas.
Ver definición completa →True negative
Caso negativo clasificado correctamente como negativo.
Ver definición completa →True positive
Caso positivo clasificado correctamente como positivo.
Ver definición completa →Area under the ROC curve
Área bajo la curva ROC que resume capacidad de discriminación entre clases.
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