Matriz de confusión
Aciertos y errores de un clasificador.
Definición
Una matriz de confusión cruza la clase verdadera de cada caso, en filas, con la clase que predijo el modelo, en columnas. La diagonal son los aciertos y cada casilla de fuera nombra una confusión concreta entre dos clases. Se usa para evaluar un clasificador por cómo se equivoca, no sólo por cuánto.
- Datos
- category · series · value
- Buena para
- Ver entre qué clases se confunde un clasificador y cuántos casos caen en cada error.
- Evítala cuando
- Cuando quieres comparar modelos a lo largo de todos los umbrales de decisión: la matriz retrata un solo corte.
- Se lee bien
- Entre 4 y 100 elementos; dibuja hasta 3000
- Datos que faltan
- Dibuja el valor ausente como cero.
- Accesibilidad
- Lector de pantalla: tabla de datos · respeta «reducir movimiento»
Forma de los datos
Qué columnas pide
| Columna | Tipo | Para qué |
|---|---|---|
category · opcional | string | La clase VERDADERA: elige la fila de la rejilla. |
series · opcional | string | La clase PREDICHA: elige la columna. Fila = columna es la diagonal del acierto. |
value · opcional | number | Cuántos casos caen en esa casilla. Tiñe la celda y se imprime dentro. |
Tamaños
Recompuesta, no encogida
El motor vuelve a componer la pieza a cada ancho: los rótulos conservan su cuerpo y la figura gana alto si lo necesita.
Cuándo usarla
Tres preguntas antes de elegirla
¿Quieres ver entre qué clases se equivoca?
Si sólo te interesa el equilibrio entre precisión y exhaustividad según el umbral, usa la curva precisión-exhaustividad.
Sí: quédate con matriz de confusión
No: usa Curva precisión-exhaustividad
¿Tienes ya fijado el umbral de decisión?
Si quieres comparar el modelo en todos los umbrales posibles, la curva ROC lo resume.
Sí: quédate con matriz de confusión
No: usa Curva ROC
¿Te basta con aciertos y errores, sin mirar las probabilidades?
Si importa que la probabilidad que da el modelo se corresponda con lo que luego ocurre, usa la curva de calibración.
Sí: quédate con matriz de confusión
No: usa Curva de calibración
Código
La misma pieza, con tus datos
import { getPreset, renderComposition } from 'visx-render/node';
const spec = await getPreset('confusionmatrix');
spec.data.rows = misFilas; // tus columnas
const { svg, warnings } = await renderComposition(spec);También en React con Chart y prepareComposition. Guía para desarrolladores →
Dudas
¿Qué es fila y qué es columna?
La fila es la clase verdadera y la columna la predicha. Donde coinciden está la diagonal del acierto.
¿Qué se ve en cada casilla?
El número de casos: tiñe la celda y además se imprime dentro.
¿Sirve con más de dos clases?
Sí, es una rejilla de clase contra clase. Se lee bien entre 4 y 100 casillas, es decir, de dos a diez clases.
¿Qué hace si faltan datos?
Dibuja el valor ausente como cero. Si un hueco no es un cero en tus datos, rellénalo o elimina la fila antes de dibujar.
¿Cómo se ve en el móvil?
El motor la recompone a 360 px de ancho —rótulos, leyenda y alto— en vez de encoger la versión de escritorio.
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