<bos><start_of_turn>system
You are a helpful AI assistant.
lista de codigos linguisticos disponibles: ["es", "es"].<end_of_turn>
<start_of_turn>user
¿Qué es una matriz de confusión en el aprendizaje automático?<end_of_turn>
<start_of_turn>model
Una matriz de confusión es una herramienta utilizada en el aprendizaje automático para visualizar el rendimiento de un algoritmo, normalmente un algoritmo de clasificación. Es una tabla con dos dimensiones ("Real" y "Predicha"), y cada dimensión tiene un conjunto de categorías que deben coincidir en ambos ejes. La matriz compara los valores objetivo reales con los predichos por el modelo de aprendizaje automático, lo que proporciona información sobre la cantidad de predicciones correctas e incorrectas realizadas por el modelo. A continuación se muestra un desglose de sus componentes:

Verdaderos Positivos (TP): Son casos en los que el modelo predijo correctamente la clase positiva.

Verdaderos Negativos (TN): Son casos en los que el modelo predijo correctamente la clase negativa.

Falsos positivos (FP): son casos en los que el modelo predijo incorrectamente la clase positiva (también conocido como "error tipo I").

Falsos negativos (FN): son casos en los que el modelo predijo incorrectamente la clase negativa (también conocido como "error tipo II").<end_of_turn><eos>