Métricas de desempeño

Métricas de desempeño: Corresponden a las métricas que miden la conducta de módulos y sistemas de un software, bajo la supervisión del sistema operativo o hardware. Generalmente tienen que ver con la eficiencia de ejecución, tiempo, almacenamiento, complejidad de algoritmos computacionales, etc. Sensibilidad y especificidad Son dos métricas de desempeño de un proceso de detección que se construyen a partir del número de PV, PF, NV y NF en una muestra de validación. La sensibilidad de un proceso de detección se refiere a la probabilidad de que una anormalidad (evento) sea detectada cuando realmente existe. La sensibilidad se especifica como una fracción entre 0 y 1, o un porcentaje entre 0 y 100. La suma de PV y FN corresponde al total de positivos en el proceso de detección así la sensibilidad de un sistema de detección se puede calcular como: Sensibilidad= PV/(PV+FN) Una sensibilidad de 1 indica que todas las anormalidades se detectan. La sensibilidad también se denomina como Fracción de Positivos Verdaderos (True Positive Fraction).La métrica que complementa a la sensibilidad es la especificidad la cual mide la probabilidad de que un proceso de detección reporte correctamente la no existencia de una anormalidad (o evento) cuando efectivamente ésta no existe. La suma de NV y PF corresponde al total de falsos en el proceso de detección así, la especificidad de un sistema de detección se puede calcular como: Especificidad=NV/(NV+PF) Una especificidad de 1 indica que nunca se reporta la existencia de una anormalidad ( o evento) cuando ésta no existe. La Fracción de Falsos Positivos (False Positive Fraction) está definida como ( 1- especificidad) y es la fracción de casos normales que se reportan equivocadamente como anormales. Un proceso ideal de detección debe tener una sensibilidad y una especificidad de 1. Lo que implica que detecta la presencia de todas las anormalidades ( o eventos) y nunca reporta equivocadamente la presencia de una anormalidad cuando esta no existe. Ningún proceso de detección complejo, automático o humano es ideal. Para evaluar un proceso de detección es necesario tener los valores de sus dos métricas: especificidad y sensibilidad, ya que una sola métrica no puede evaluar correctamente el proceso. Esto debido a que se puede forzar una sensibilidad de 1 si nuestro sistema de detección reporta todos los casos como positivos ( a lo que corresponde una especificidad de 0) y también se puede forzar una especificad de 1 si nuestro sistema reporta todos los casos como negativos (a esto correspondeMétricas de desempeño: Corresponden a las métricas que miden la conducta de módulos y sistemas de un software, bajo la supervisión del sistema operativo o hardware. Generalmente tienen que ver con la eficiencia de ejecución, tiempo, almacenamiento, complejidad de algoritmos computacionales, etc. Sensibilidad y especificidad Son dos métricas de desempeño de un proceso de detección que se construyen

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