Accuracy

1. Definición #

A partir de la matriz de confusión (verdaderos positivos TP, falsos positivos FP, falsos negativos FN, verdaderos negativos TN) la exactitud se define como:

Indica qué proporción total se clasifica correctamente, pero no revela el comportamiento frente a clases minoritarias.

2. Implementación y visualización con Python 3.13 #

Verifica el intérprete e instala las dependencias:

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python --version        # p. ej. Python 3.13.0

pip install scikit-learn matplotlib

El siguiente script entrena un Random Forest sobre el conjunto Breast Cancer, calcula Accuracy y Balanced Accuracy y muestra ambas métricas en un gráfico de barras. El uso de Pipeline + StandardScaler deja el flujo reproducible. Las imágenes se guardan en static/images/eval/... y pueden regenerarse con generate_eval_assets.py.

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import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

from pathlib import Path

from sklearn.datasets import load_breast_cancer

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

from sklearn.metrics import accuracy_score, balanced_accuracy_score

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.pipeline import make_pipeline

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

X, y = load_breast_cancer(return_X_y=True)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(

    X, y, test_size=0.25, random_state=42, stratify=y

)

pipeline = make_pipeline(

    StandardScaler(),

    RandomForestClassifier(random_state=42, n_estimators=300),

)

pipeline.fit(X_train, y_train)

y_pred = pipeline.predict(X_test)

acc = accuracy_score(y_test, y_pred)

bal_acc = balanced_accuracy_score(y_test, y_pred)

print(f"Accuracy: {acc:.3f}, Balanced Accuracy: {bal_acc:.3f}")

fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 4))

scores = np.array([acc, bal_acc])

labels = ["Accuracy", "Balanced Accuracy"]

colors = ["#2563eb", "#f97316"]

bars = ax.bar(labels, scores, color=colors)

ax.set_ylim(0, 1.05)

for bar, score in zip(bars, scores):

    ax.text(bar.get_x() + bar.get_width() / 2, score + 0.02, f"{score:.3f}", ha="center", va="bottom")

ax.set_ylabel("Puntuación")

ax.set_title("Accuracy vs. Balanced Accuracy (Breast Cancer Dataset)")

ax.grid(axis="y", linestyle="--", alpha=0.4)

fig.tight_layout()

output_dir = Path("static/images/eval/classification/accuracy")

output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

fig.savefig(output_dir / "accuracy_vs_balanced.png", dpi=150)

plt.close(fig)

3. Qué hacer ante clases desbalanceadas #

Accuracy ignora el costo relativo de los falsos negativos y falsos positivos. Para tener una visión completa:

• Precision / Recall / F1: cuantifican las falsas alarmas y las omisiones.
• Balanced Accuracy: promedia el recall de cada clase, haciendo visibles las minoritarias.
• Matriz de confusión: indica en qué clases se concentran los errores.
• Curvas ROC-AUC / PR: muestran cómo cambian las métricas al ajustar el umbral de decisión. Balanced Accuracy equivale al promedio de los recalls por clase y suele adoptarse como métrica principal cuando el costo de perder casos minoritarios es alto.

4. Lista de comprobación operativa #

1. ¿Coincide con el costo de negocio? Revisa la matriz de confusión: una “exactitud del 99 %” puede ocultar que nunca se detectan los eventos realmente críticos.

2. ¿Hay margen al ajustar el umbral? Analiza ROC-AUC o PR para ver cómo evolucionaría Accuracy si cambias el umbral.

3. Reporta múltiples métricas: comparte Precision, Recall, F1 y Balanced Accuracy junto con Accuracy para exponer el equilibrio de errores.

4. Cuaderno reproducible: mantén un notebook en Python 3.13 que permita repetir la evaluación tras cada retraining.

Resumen #

• Accuracy es un buen titular, pero engañoso cuando las clases están desbalanceadas.
• Un pipeline con escalamientos en Python 3.13 facilita la reproducción del cálculo.
• Combínala con Balanced Accuracy y métricas por clase para tomar decisiones fundamentadas.