¿Qué veremos en este tutorial?

• Cómo nos beneficia la evaluación de modelos predictivos
• Cómo medir el desempeño de un modelo predictivo de Machine Learning
• Cómo elegir la mejor métrica de desempeño de un modelo predictivo de Machine Learning

La Evaluación de Modelos Predictivos Incorrecta tiene Consecuencias Negativas:

Evaluar mal los modelos de IA puede tener varias consecuencias negativas:

• Pérdida de recursos: Invertir recursos en modelos predictivos que no cumplen con los estándares requeridos puede resultar en pérdidas financieras y de tiempo significativas.
• Decisiones incorrectas: Si los modelos predictivos están mal evaluados, es probable que las decisiones basadas en sus resultados sean incorrectas o subóptimas.
• Daño a la reputación: Utilizar modelos predictivos mal evaluados puede dañar la reputación de una organización si los resultados no son confiables o precisos, lo que puede llevar a una pérdida de confianza por parte de los clientes o usuarios.
• Impacto ético: Los errores en la evaluación de modelos de IA pueden llevar a decisiones que tienen un impacto ético negativo, como la discriminación o la injusticia hacia ciertos grupos.
• Riesgo legal y regulatorio: Utilizar modelos predictivos mal evaluados puede exponer a una organización a riesgos legales y regulatorios.
• Desaprovechamiento de oportunidades: La evaluación inadecuada de los modelos predictivos puede llevar a desaprovechar oportunidades importantes para mejorar y optimizar su rendimiento, limitando el valor de la IA.

Evaluar mal los modelos predictivos de IA puede tener un impacto significativo en términos de recursos desperdiciados, decisiones erróneas, daño a la reputación, impacto ético negativo y riesgos legales, así como desaprovechamiento de oportunidades para mejorar y optimizar el rendimiento de los modelos.

Beneficios de una buena evaluación de modelos predictivos

La Evaluación de Modelos Predictivos adecuada conlleva una serie de beneficios importantes:

• Toma de decisiones informadas: Una evaluación precisa permite tomar decisiones fundamentadas y confiables basadas en los resultados de los modelos de IA.
• Mejora continua: La evaluación adecuada proporciona información valiosa sobre el rendimiento de los modelos, lo que permite identificar áreas de mejora y optimización para aumentar su eficacia y precisión con el tiempo.
• Confianza en los resultados: Los modelos bien evaluados generan resultados más confiables y precisos, lo que aumenta la confianza de los usuarios y stakeholders en su utilidad y fiabilidad.
• Reducción del riesgo: Evaluar correctamente los modelos ayuda a mitigar los riesgos asociados con decisiones erróneas, discriminación injusta y otros impactos negativos potenciales.
• Eficiencia operativa: Al asegurar que los modelos estén bien evaluados, se evitan pérdidas de recursos y tiempo asociadas con el uso de modelos ineficaces o defectuosos.
• Cumplimiento normativo: La evaluación adecuada de los modelos de IA puede ayudar a garantizar el cumplimiento de regulaciones y estándares éticos relacionados con el uso de tecnologías de inteligencia artificial.
• Maximización del valor empresarial: Los modelos bien evaluados tienen un mayor potencial para generar valor empresarial al mejorar la toma de decisiones, optimizar procesos y crear nuevas oportunidades de negocio.

Evaluar correctamente los modelos predictivos de IA trae beneficios que van desde una toma de decisiones más informada y confiable hasta una mejora continua del rendimiento de los modelos, lo que resulta en una mayor eficiencia operativa, confianza en los resultados y maximización del valor empresarial.

Cómo medir el desempeño de un modelo predictivo de Machine Learning

Imagino que has presentado un examen alguna vez, ¿cierto? Como estudiantes teníamos que pasar por un proceso de aprendizaje que después sería evaluado con algún instrumento (generalmente un examen) ¿Recuerdas cómo calculabamos la calificación?

La ecuación para la calificación nos ayuda a saber la proporción de respuestas correctas y el total de respuestas. Esta es una buena forma de medir qué tan bien aprendiste el tema

Ahora, al evaluar un modelo predictivo buscamos saber qué tan bien aprendió el modelo. Hablemos primero del aprendizaje supervisado. En esta ocasión de forma particular de la clasificación.

from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Generar datos sintéticos de clasificación binaria
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_classes=2, random_state=42)

# Dividir los datos en conjunto de entrenamiento y conjunto de prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Inicializar y entrenar el modelo de regresión logística
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# Realizar predicciones en el conjunto de prueba
y_pred = model.predict(X_test)

# Calcular la exactitud del modelo
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Exactitud del modelo:", accuracy)