En este vídeo, el Profesor Larrú se adentra en las complejidades de evaluar modelos de inteligencia artificial. Destaca la importancia de definir resultados potenciales y valores absurdos, lo que lleva a la creación de una Matriz de Confusión. A través de ejemplos, aclara los distintos significados de precisión y recall, enfatizando su papel en la precisión del modelo. Larrú discute el compromiso entre precisión y recall, presentando el puntaje F1 como una métrica para equilibrarlos. Además, explora la importancia de predecir probabilidades y calibrar umbrales para optimizar el rendimiento del modelo.