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Una vez completado el entrenamiento, los resultados de la clasificación se utilizan para generar un informe de estadísticas.
  • Si la clase asignada a una página corresponde a una clase de referencia, se clasifica como un verdadero positivo (TP);
  • Si no se asignó ninguna clase a una página sin clase de referencia, se clasifica como un verdadero negativo (TN);
  • Si la clase asignada a una página no corresponde a una clase de referencia, se clasifica como un falso positivo (FP);
  • Si no se asignó ninguna clase a una página que tiene una clase de referencia, se clasifica como un falso negativo (FN).
De este modo, se obtiene un recuento para cada clase, que documenta el número de veces que fue:
  • asignada correctamente (TP);
  • correctamente no asignada (TN);
  • asignada incorrectamente (FP);
  • incorrectamente no asignada (FN).
Para ver las estadísticas, seleccione Clasificador > Mostrar estadísticas. Cuanto mayores sean la precisión, el recall y la medida F, mejores serán los resultados de la clasificación. (Para obtener más información sobre cómo se calcula la medida F, consulte el Glosario). La medida F es una medida equilibrada de la precisión y el recall, y permite una evaluación global de la calidad de la clasificación utilizando estos parámetros. Para obtener más información sobre cómo aumentar la medida F, consulte la sección Consejos para mejorar la calidad de la clasificación. Con fines de evaluación de la calidad, también hay más estadísticas disponibles en las siguientes pestañas:
  • Matriz de confusión. La matriz de confusión es una representación visual de qué documentos confunde con más frecuencia un clasificador. Las celdas de la diagonal de la matriz muestran cuántos documentos se clasificaron correctamente. La columna de la derecha y la última fila contienen información sobre los documentos a los que no se les asignó ninguna clase. El resto de las celdas muestran los documentos clasificados incorrectamente;
  • Clases confusas. Esta pestaña contiene una lista de clases que el clasificador confundió entre sí. Esta estadística puede ayudarle a determinar qué clases se confunden con más frecuencia;
  • Estadísticas por clase. Muestra estadísticas detalladas de cada clase y le permite identificar las clases que hacen que el clasificador cometa más errores.