Calculadora de matriz de confusión
Comprueba cinco métricas de clasificación binaria a partir de los conteos positivos y negativos.
Métricas de clasificación
Introduce TP, FP, FN y TN y calcula.
- Precisión
- —
- Sensibilidad (recall)
- —
- Especificidad
- —
- Puntuación F1
- —
Los denominadores cero siguen sin definir; no se sustituyen por 0% ni 100%.
Cómo usar la matriz de confusión
Usa conteos de una clasificación binaria después de decidir qué clase es positiva. La página verifica métricas; no entrena modelos.
- Introduce TP y FP.
- Introduce FN y TN.
- Pulsa Calcular.
- Lee cualquier métrica no definida junto con su denominador.
- Editar invalida el resultado; Borrar vacía los conteos.
Qué significan los cuatro conteos
TP y TN son aciertos de las clases positiva y negativa. FP predice positivo para un caso negativo y FN predice negativo para uno positivo.
Fórmulas
Exactitud=(TP+TN)/total, precisión=TP/(TP+FP), sensibilidad=TP/(TP+FN), especificidad=TN/(TN+FP) y F1=2TP/(2TP+FP+FN).
Denominadores no definidos
Aunque el total sea positivo, una clase o predicción puede faltar. La razón afectada queda sin definir; la herramienta no inventa 0% o 100%.
Alcance
- Solo enteros no negativos.
- Una clase binaria, sin promedios multiclase.
- Compara métricas si los datos están desequilibrados.
- No sube datos, entrena modelos ni interpreta resultados médicos.
Ejemplo
TP=40, FP=10, FN=20 y TN=30 dan exactitud 70%, precisión 80%, sensibilidad 66,67%, especificidad 75% y F1 72,73%.
Preguntas frecuentes
¿Por qué la precisión no está definida?
No hay predicciones positivas: TP+FP=0.
¿La sensibilidad puede ser 0 y estar definida?
Sí, si existen positivos reales pero ninguno fue detectado.
¿F1 incluye TN?
No; combina precisión y sensibilidad de la clase positiva.
¿Es una calculadora médica?
No, solo verifica aritmética de conteos binarios.