# Herramienta de localización azul: estadísticas

Tabla | Descripción
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| Característica: el elemento que se ha encontrado. En este ejemplo, se encontraron 10 clases de características.
Encontrados: indica cuántas características se encontraron.
Entrenar: cuantos de los objetos encontrados estaban entrenados.
Exhaustividad: La probabilidad de que la herramienta encuentre el objeto deseado. La exhaustividad es la capacidad de una red neuronal de poder encontrar la característica deseada donde la hay realmente. Se indica como el número de características marcadas correctamente dividido por el número de características etiquetadas. Con suerte, una puntuación alta de exhaustividad significa que se han encontrado todas las características etiquetadas. Sin embargo, dado que la exhaustividad no tiene en cuenta las que se encuentran y no son correctas, una tasa de exhaustividad alta también puede significar eso.
Precisión: cómo de probable es que la herramienta encuentre una característica que ha sido etiquetada. La precisión es la capacidad de la red neuronal de poner correctamente una característica. Se indica como el número de características adivinadas correctamente respecto al número total de características etiquetadas. Con suerte, una precisión alta significa que todas las características encontradas existen en la imagen. Pero una precisión alta no tiene en cuenta todas las características que existen y que no se encontraron, por lo que también puede significar lo anterior, donde tendríamos muchas más características que han pasado desapercibidas.
Valor F: promedio ponderado de precisión y exhaustividad.

Nota:

- La Precisión y la Exhaustividad varían cuando se cambia el parámetro Umbral porque el número de características encontradas no es necesariamente constante.

  | Exhaustividad | Precisión
  Reducir umbral | Aumenta | Disminuye
  Aumentar umbral | Disminuye | Aumenta

- Si busca una tasa equilibrada de resultados falsos positivos (FP) y falsos negativos (FN), trate de optimizar el Valor F (tanto general como promediado).
- Si tiene un modelo para filtrar falsos positivos, una puntuación de Precisión baja da menos problemas.