Diferencias

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--- pan:machine_learning [2024/10/30 17:13] – thejuanvisu
+++ pan:machine_learning [2024/11/20 16:21] (actual) – thejuanvisu
@@ Línea 77: / Línea 77: @@
   * FN: Falso Negativo
+Sensibilidad: cuantos aciertos de los positivos se tienen
+  * Sensibilidad = TP/(TP+FN)
+Especifibilidad: cuantos aciertos de negativos se tienen:
+  * Especifibilidad = TN/CTN+FP)
+Precision: De todos los clasificados como positivos cuantos eran realmente positivos
+  * Precisión: TP/(TP+FP)
+F1-Score:
+Curva ROC (Receiver Operating Characteristic): Muestra la sensitividad versus  el rate de falsos positivos como una función
+===== Metodología para el análisis de resultados =====
+==== Redes neuronales artificiales ====
+Se organizan en capas, pueden ser de una sola capa o multicapa. Pueden ser hacia delante (Reciben cosas de la capa anterior) o Recurrentes, que pueden recibir datos de las capas anteriores o siguientes.

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