Machine learning·2026-03-18·5 min
Precisión vs recall en fitopatología: por qué no existe un umbral único
El modelo es el mismo, pero el umbral cambia según el coste de cada error en tu operación.
En auditoría fitosanitaria, perder un foco de monilia cuesta más que una falsa alarma: ajustamos umbral para maximizar recall. En exportación de cacao premium, clasificar una mazorca sana como enferma cuesta un comprador: ajustamos para maximizar precisión. El mismo modelo corre en ambos casos — lo que cambia es el umbral de decisión sobre el score. Entregamos curvas Precision-Recall completas para que el cliente elija su punto de operación con base en su función de costes, no en un default mágico.