Análisis de Clasificación - Regresión Logística Binaria

📊 Matriz de Confusión

Real / Predicción Funcionando Fallas Total Real
Funcionando 190 (TN) 20 (FP) 210
Fallas 15 (FN) 175 (TP) 190
Total Predicción 205 195 400

📈 Indicadores de Precisión

Indicador Valor
Accuracy 91.25%
Precision 89.7%
Recall 92.1%
F1-score 90.9%

🧩 Interpretación

Accuracy (91.25%): El modelo acierta en más del 91% de los casos. Es un indicador global de desempeño, aunque puede ocultar desequilibrios si una clase es más frecuente.

Recall (92.1%): El modelo detecta correctamente el 92% de los vehículos con fallas, lo cual es crucial para evitar riesgos en mantenimiento.

Precision (89.7%): Cuando el modelo predice “Fallas”, acierta casi 9 de cada 10 veces.

F1-score (90.9%): Mide el equilibrio entre precisión y sensibilidad, mostrando un rendimiento sólido.