{"id":174197,"date":"2026-02-20T14:33:26","date_gmt":"2026-02-20T13:33:26","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/es\/?p=174197"},"modified":"2026-02-25T10:56:40","modified_gmt":"2026-02-25T09:56:40","slug":"metricas-en-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/es\/metricas-en-machine-learning","title":{"rendered":"M\u00e9tricas en Machine Learning: Todo lo que necesitas saber"},"content":{"rendered":"\n

Una vez desarrollado un modelo de Machine Learning, es fundamental poder evaluar su rendimiento para medir su eficacia. Para comparar varios modelos de manera objetiva, el uso de m\u00e9tricas resulta imprescindible. Comprenderlas y saber aplicarlas correctamente es clave para crear un modelo de Machine Learning realmente eficiente. En este art\u00edculo descubrir\u00e1s las principales m\u00e9tricas utilizadas para evaluar un modelo de Machine Learning.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 es una m\u00e9trica en Machine Learning?<\/h2>\n\n\n\n

El Machine Learning<\/a> permite a los ordenadores aprender y hacer predicciones<\/b> o tomar decisiones basadas en datos<\/b>. Existen dos tipos de aprendizaje: el aprendizaje supervisado o el aprendizaje no supervisado.<\/p>\n\n\n\n

En este art\u00edculo, nos situaremos en un marco supervisado. Para tener m\u00e1s detalles sobre las bases del Machine Learning y la diferencia entre estos dos tipos de aprendizaje, te recomendamos leer este art\u00edculo<\/a> que te presentar\u00e1 los conceptos clave del Machine Learning que te ser\u00e1n \u00fatiles para entender el uso de las m\u00e9tricas en un modelo de Machine Learning.<\/p>\n\n\n\n

Una m\u00e9trica es un valor num\u00e9rico que permite cuantificar la calidad de las predicciones de un modelo<\/b>. Su papel es esencial durante todas las etapas del desarrollo de un modelo de Machine Learning, ya que permite determinar si un modelo cumple con nuestras expectativas. En funci\u00f3n de los resultados obtenidos, las m\u00e9tricas permiten comparar objetivamente varios modelos entre s\u00ed, elegir el modelo m\u00e1s efectivo o cambiar los hiperpar\u00e1metros<\/b> de un modelo.<\/p>\n\n\n\n

Un buen dominio de las diferentes m\u00e9tricas es esencial para desplegar un modelo eficaz.<\/p>\n\n\n\n

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Aprenda a desplegar modelos ML<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 m\u00e9trica elegir para mi modelo?<\/h2>\n\n\n\n

Para elegir la m\u00e9trica apropiada<\/b>, es importante entender el contexto del problema y los objetivos del modelo. Existen muchas m\u00e9tricas, y te presentaremos algunas de ellas y sus ventajas.<\/p>\n\n\n\n

En un marco de aprendizaje supervisado, hay que empezar por determinar el tipo de predicci\u00f3n<\/b> que el modelo debe realizar. Si el modelo debe predecir un valor num\u00e9rico (por ejemplo, el precio de una vivienda), se trata de un problema de regresi\u00f3n (por ejemplo, regresi\u00f3n lineal). En el caso contrario, si el modelo debe predecir un valor categ\u00f3rico<\/b> (por ejemplo, la presencia o no de fraude en una transacci\u00f3n bancaria), estamos en un contexto de clasificaci\u00f3n. Las m\u00e9tricas utilizadas en modelos de regresi\u00f3n son de hecho diferentes de las utilizadas en modelos de clasificaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

A. M\u00e9tricas de regresi\u00f3n<\/h3>\n\n\n\n

En este art\u00edculo, te presentaremos dos de las principales m\u00e9tricas de regresi\u00f3n: el error cuadr\u00e1tico medio y el error absoluto medio.<\/p>\n\n\n\n