Un modelo de cribado busca una enfermedad grave, y no detectar a un paciente enfermo es mucho peor que una falsa alarma. ¿Qué métrica importa más?
Opciones
- Precisión
- Recall (sensibilidad) (Opción correcta)
- Exactitud
- Especificidad
Respuesta
Recall (sensibilidad)
Por qué
El recall es la proporción de positivos reales que el modelo encuentra: TP / (TP + FN). Baja cuando se escapan pacientes enfermos.
La precisión dice cuántas alarmas fueron correctas, algo que importa cuando las falsas alarmas son caras. La especificidad mide lo bien que se descarta a los sanos, la preocupación contraria.
En la práctica eliges un umbral que alcance el recall que necesitas y luego miras qué precisión pagas por él.
Recuerda
Si perder positivos sale caro: maximiza el recall.