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¿Qué es la matriz de confusión y cómo interpretarla?

El big data es el futuro, pero también el presente. Eso lo sabe cualquiera que tenga un mínimo contacto con el panorama tecnológico actual. Precisamente por ese motivo, conceptos como el de matriz de confusión son, en la actualidad, de conocimiento obligatorio para todo aquel que pretenda insertarse en las más importantes corrientes del progreso. Y es que se trata de una de las ideas de mayor uso en el seno de las investigaciones sobre datos masivos.

Desde este punto de vista, estudios destinados al entendimiento en profundidad de estas realidades son, efectivamente, enormemente valiosos. Lo cierto es que se constituyen como la puerta de entrada a una industria en auge de la que se espera que reciba en un futuro cercano inversiones millonarias muy superiores a las que ya está percibiendo.

Con tal de que tú cuentes con información que te permita ir introduciéndote en este ámbito, vamos a tratar aquí la idea de la matriz de confusión y de sus métodos de interpretación, pues así serás capaz de comprender su importancia.

¿Qué es la matriz de confusión?

La matriz de confusión es un concepto relevante en el mundo de la inteligencia artificial y en el del aprendizaje automático. En esencia, se trata de una herramienta que permite analizar los resultados de cómo trabaja un algoritmo de aprendizaje supervisado. Esta matriz se presenta siempre en forma de tabla, de manera que en cada columna aparece el número de predicciones de cada clase, mientras que cada fila muestra el número real de instancias de cada clase.

Es decir, esta matriz pone en relación las predicciones realizadas por un algoritmo de aprendizaje supervisado y los resultados correctos que debería haber mostrado. Así puede medirse el mayor o menor desempeño del mismo, determinando qué tipo de errores y de aciertos tiene cada modelo a la hora de pasar por un proceso de aprendizaje sobre datos propuestos.

En definitiva, una matriz de este tipo permite medir cómo de bueno es un modelo de clasificación construido sobre un sistema de aprendizaje automático.

¿Cómo interpretarla de la matriz de confusión?

A la hora de interpretar los datos arrojados por la herramienta a la que aquí nos estamos refiriendo, es oportuno contar con una serie de criterios que guíen convenientemente el foco de atención.

Es ahí donde entran en juego las llamadas “métricas”. Son un conjunto de ideas en virtud de las cuales pueden extraerse las conclusiones relevantes de los resultados arrojados por una matriz. Tan solo teniendo en cuenta cómo se han manifestado tales métricas, en un caso concreto podrá realizarse una interpretación lo suficientemente profunda de la cuestión.

Tan importantes son, por tanto, las métricas, que a ellas vamos a dedicar el siguiente apartado.

Métricas de la matriz de confusión

Las métricas que señalan la manera en la que ha de interpretarse una matriz pueden clasificarse en dos grupos distintos:

Exactitud y precisión

La exactitud

Métrica fundamental, viene a señalar la cercanía entre los datos arrojados por la matriz y los datos reales. Cuanta mayor es la coincidencia, mayor es la exactitud y, por lo tanto, la matriz puede interpretarse como lo suficientemente exacta.

La precisión

Consiste en la proporción de número de predicciones correctas con el total de predicciones. Es decir, toma la exactitud de los datos correctos y la compara con el total de datos arrojados (sean estos exactos o no). Tal y como ocurría con la métrica anterior, cuanto mayor es la precisión más fielmente puede interpretarse la matriz.

Sensibilidad y especificidad

  • La sensibilidad: Determina la capacidad del algoritmo de detectar los casos positivos. Es decir, determina el acierto que ha presentado en lo referente a la contabilidad de los casos que presentan cierta característica determinada por el programador como positiva.
  • La especificidad: Métrica estrechamente relacionada con la anterior, pues viene a expresar la tasa de acierto que el algoritmo tiene con respecto a los casos negativos. Pone en relación la cantidad de casos negativos detectados con la cantidad de casos negativos totales.

Como puedes entender de todo lo dicho hasta este punto, se llega a la conclusión de que la exactitud, la precisión, la sensibilidad y la especificidad permiten interpretar una matriz de confusión como funcional o no funcional. Solo de esa manera se puede valorar la mayor o menor corrección en el funcionamiento del algoritmo de aprendizaje supervisado en cuestión.

Ejemplos de matriz de confusión

En este punto podemos aludir a varios ejemplos de matriz de confusión que te permitirán comprender el concepto en mayor profundidad.

Contamos con los siguientes datos reales: la cantidad de gallinas es de 990 y la cantidad de gallos es de 10. La matriz, por su parte, arroja que el algoritmo de predicción ha afirmado que hay 1 000 gallinas y 0 gallos.

Aplicando las métricas antes aludidas, vemos que la matriz presenta una exactitud del 99 % (del total de casos, que son 1 000, tan solo se ha equivocado en la clasificación de 10, un 1 %). Por otro lado, su precisión es del 0 %, pues del total de predicciones que debía hacer, ha fallado en ambas.

En lo que refiere a la sensibilidad, esta es del 99 %, pues del total de gallinas reales (990) tan solo se ha equivocado en un 1 % (1 000 – 990 = 10). Sin embargo, su especificidad es del 0 %, pues del total de no gallinas o gallos (10) no ha acertado ni uno (0).

De este ejemplo se deriva la importancia de aplicar todas las métricas a la hora de interpretar una matriz de confusión. Pues comprenderla solo por su exactitud podría hacerte creer que es muy fiable (99 % de exactitud), cuando en realidad falla estrepitosamente a la hora de predecir cierto tipo de casos negativos (0 % de especificidad).

En conclusión, ya has podido comprender la verdadera importancia de la matriz de confusión y de su interpretación en el seno de las tecnologías big data. El estudio de este concepto y de muchos otros es lo que nosotros te ofrecemos en nuestro novedoso máster online en big data.

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La matriz de confusión es un concepto relevante en el mundo de la inteligencia artificial y en el del aprendizaje automático.