Resumen de Control estricto de matrices de confusión por medio de distribuciones multinomiales

Francisco Javier Ariza López , José Rodríguez Avi , María Virtudes Alba Fernández

• Las matrices de confusión son la forma más usual y estándar de informar sobre la exactitud temática de productos derivados de la clasificación de datos procedentes de imágenes. En este marco, son ampliamente utilizados dos índices: el porcentaje de acuerdo y el índice Kappa. Ambos son índices globales y no permiten un control categoría por categoría y, aún menos, establecer dentro de una categoría condiciones específicas. En este trabajo se propone un método novedoso basado en la distribución multinomial y en un test estadístico exacto. De esta forma, se pueden establecer las preferencias de exactitud para cada categoría y también establecer cierto grado de mala clasificación entre distintas categorías.