El rendimiento en modelos de machine learning es uno de los indispensables cuando estás entrenando un modelo y lanzándolo para ver si funciona. Es necesario medir y mejorar constantemente el rendimiento de los modelos que creamos, y aquí es donde entran en juego los instrumentos de seguimiento en modelos de machine learning. En este artículo te explicaremos cómo funcionan estos instrumentos y cuáles son algunas métricas que hay para medir el rendimiento de los modelos.
¿Qué son los instrumentos de rendimiento en modelos de machine learning?
Los instrumentos de rendimiento en modelos de machine learning se caracterizan como las herramientas y métricas que nos permiten hacer evaluación y monitoreo acerca de cómo se desempeñan los modelos una vez son entrenados y desplegados. Estos nos ayudan en la identificación de un modelo, si está generalizando bien sobre nuevos datos, o si está cometiendo errores significativos que podrían impactar en su eficacia.
Dentro del rendimiento en modelos de machine learning, el seguimiento y evaluación continua son demasiado importantes, ya que, aunque se haya tenido un excelente rendimiento en el entrenamiento, esto no asegura que exista un buen rendimiento en producción. Existen inclusive ocasiones en las que ocurre el sobreajuste, un fenómeno en el que los modelos tienen la capacidad de “memorizar” datos de entrenamiento y esto afecta su capacidad para predecir de forma precisa datos que no ha visto.
Principales métricas para medir el rendimiento en modelos de machine learning
El rendimiento en modelos de machine learning posee varias formas en las que se puede medir, se denominan métricas. Veamos algunas de las métricas más importantes:
- Precisión: En el proceso de rendimiento en modelos de machine learning, la precisión es lo que mide el porcentaje de predicciones correctas realizadas por el modelo, con base sobre el total de predicciones.
Precisión = (Número de predicciones correctas) / (Total de predicciones) * 100%- Exactitud: La exactitud evalúa qué tan cerca están las predicciones del modelo de los valores reales en promedio. Es bastante usado en problemas de regresión.
- Matriz de confusión: Es una tabla que se utiliza para describir el rendimiento de un modelo de clasificación. Esta matriz muestra la relación entre las predicciones y los valores reales en pro de la identificación de falsos positivos, falsos negativos, verdaderos positivos y verdaderos negativos.
- Puntuación F1: La puntuación F1 es la media armónica entre la precisión y el recall o exhaustividad. Dentro del rendimiento en modelos de machine learning, es una métrica valiosa cuando existe un desequilibrio entre clases, ya que proporciona un balance entre la precisión y la capacidad del modelo para identificar correctamente las instancias positivas.
Puntuación F1 = 2 * (Precisión * Recall) / (Precisión + Recall)- Área bajo la curva ROC o AUC-ROC: La AUC-ROC (Area under the curve) mide el rendimiento de un modelo de clasificación binaria al trazar la tasa de verdaderos positivos frente a la tasa de falsos positivos. Un AUC-ROC cercano a 1 puede indicar que el modelo tiene una excelente capacidad para distinguir entre clases.
Herramientas y técnicas para seguimiento
Sumado a las métricas, es necesario contar con otras herramientas que permiten evaluar el rendimiento en modelos de machine learning. Veamos algunas técnicas y herramientas que pueden ser de tu interés:
- Validación cruzada: esta técnica divide un conjunto de datos en varios subconjuntos y entrena el modelo en diferentes combinaciones de estos subconjuntos.
- Monitorización en tiempo real: esto se usa para detectar posibles degradaciones en el rendimiento. La monitorización continua permite tomar acciones correctivas antes de que los problemas impacten significativamente.
- Auditorías periódicas: estas implican revisar regularmente el rendimiento del modelo para ajustsar los parámetros o incluso reentrenando el modelo si es necesario.
Si te apasiona el machine learning y quieres aprender mucho más sobre herramientas y técnicas, en KeepCoding ofrecemos un Bootcamp en big data que te prepara para dominar este campo y te abre las puertas a una carrera llena de oportunidades en el sector IT. ¡No te pierdas la oportunidad de transformar tu vida y alcanzar tu máximo potencial!
