title: “Informe de Clasificación y Matriz de Confusión” author: “Tu Nombre” date: “2026-06-03” output: html_document: theme: flatly toc: true toc_float: true —

1. Introducción

Este informe presenta la evaluación de un algoritmo de clasificación desarrollado en Excel para predecir fallas en una flota de vehículos basada en su uso y antigüedad.

2. Indicadores de Precisión del Algoritmo

A continuación, se presentan y analizan los indicadores clave de rendimiento obtenidos tras evaluar el modelo predictivo frente a los datos reales:

A. Exactitud Global (Accuracy)

  • Valor obtenido: 75.69%
  • Interpretación: El algoritmo acierta en aproximadamente 3 de cada 4 predicciones generales. Esto significa que considerando tanto los vehículos operativos como los defectuosos, el modelo clasifica correctamente el estado real en el 75.69% del total de la flota.

B. Precisión (Precision)

  • Valor obtenido: 47.79%
  • Interpretación: Este indicador evalúa la calidad de las alertas de falla generadas. De todos los vehículos que el modelo etiquetó con “Fallas”, el 47.79% realmente presentó un problema mecánico. El 52.21% restante representa falsas alarmas, indicando que el modelo tiende a ser preventivo y envía algunas unidades sanas a revisión.

C. Sensibilidad (Recall)

  • Valor obtenido: 58.70%
  • Interpretación: Mide la capacidad del algoritmo para identificar los casos reales de falla. El modelo es capaz de detectar y capturar al 58.70% de los vehículos defectuosos de la flota. El 41.30% restante no logró ser identificado por la regla actual, lo cual señala un área de mejora para reducir el riesgo de que autos dañados salgan a la ruta.

3. Conclusiones y Recomendaciones

El modelo actual establece una base sólida con una exactitud del 75.69%. Sin embargo, dada la tasa de falsas alarmas (baja precisión) y los casos omitidos (sensibilidad del 58.70%), se recomienda ajustar los umbrales lógicos del algoritmo en Excel o incorporar variables adicionales como la Tecnologia_motor o Zona_recorrido para optimizar las predicciones en la hoja de producción.

R Markdown

This is an R Markdown document. Markdown is a simple formatting syntax for authoring HTML, PDF, and MS Word documents. For more details on using R Markdown see http://rmarkdown.rstudio.com.

When you click the Knit button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this:

summary(cars)
##      speed           dist       
##  Min.   : 4.0   Min.   :  2.00  
##  1st Qu.:12.0   1st Qu.: 26.00  
##  Median :15.0   Median : 36.00  
##  Mean   :15.4   Mean   : 42.98  
##  3rd Qu.:19.0   3rd Qu.: 56.00  
##  Max.   :25.0   Max.   :120.00

Including Plots

You can also embed plots, for example:

Note that the echo = FALSE parameter was added to the code chunk to prevent printing of the R code that generated the plot.