Domingo 18 de octubre de 2026 ·
Un clasificador de IA: ¿pasa por alto casos o dispara demasiadas falsas alarmas?
El artículo explica que una precisión del 80% no indica si los errores son casos positivos omitidos o falsos positivos. Para separarlos se usan la sensibilidad, que mide los positivos detectados, y la especificidad, que mide los negativos bien identificados. Ambas suelen estar en tensión: al cambiar el umbral de decisión, mejora una y empeora la otra. La curva ROC muestra esta relación en todos los umbrales. El término fue introducido por Jacob Yerushalmy en 1947.
Qué significa
Al evaluar un clasificador de IA conviene pedir la sensibilidad y la especificidad por separado, porque una precisión global no dice si el sistema falla por omisión o por exceso de alarmas.
Fuentes originales
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