Está ajustando un modelo de regresión logística y desea evaluar cómo los diferentes umbrales de clasificación afectan el rendimiento. ¿Qué herramienta de evaluación debería usar?

La curva ROC (Receiver Operating Characteristic) es la herramienta más adecuada porque muestra el rendimiento de un modelo de clasificación en todos los umbrales de clasificación posibles. Permite visualizar la compensación entre la tasa de verdaderos positivos (sensibilidad) y la tasa de falsos positivos (1 - especificidad), lo cual es crucial para entender cómo los diferentes umbrales afectan el modelo. La tasa de clasificación errónea solo proporciona un único valor de rendimiento para un umbral específico, sin mostrar el panorama completo. El error cuadrático medio (RMSE) y la norma L1 son métricas utilizadas para modelos de regresión, no para evaluar el rendimiento de umbrales en modelos de clasificación.