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hola chicos, soy shrini y en este video hablemos de la mejor manera de evaluar la segmentación semántica y, obviamente, vamos a usar el enfoque de intersección sobre unión. ahora espero que sepas qué es la segmentación semántica, si no, estás desperdiciando tu tiempo viendo este video. ahora, un recordatorio rápido: la segmentación semántica se refiere a clasificar píxeles individuales en lugar de clasificar una imagen como un gato o un perro, pero en este caso estamos clasificando píxeles individuales que pertenecen a un gato o un perro. en este ejemplo, solo te muestro una muestra de roca que muestra diferentes minerales en la roca, pero esto es lo que es la segmentación semántica. ahora, ¿por qué, qué hay de malo con la precisión, verdad? quiero decir, usamos scikit learn.metrics y desde metrics normalmente importamos nuestra precisión que realmente mira nuestra predicción y nuestra verdad de terreno y luego nos da la precisión, pero el problema es que no es una gran métrica si tienes un desequilibrio de clases, lo que sucede cuando tienes problemas de múltiples clases en la vida real, así que la inexactitud.
