- MÉTRICAS
- RANKING
- ANÁLISIS
- HUMANO
Respuesta rápida
¿Cómo puedo comparar mis modelos de ML usando IA?
Proporciona tus valores reales (ground truth) y varios conjuntos de predicciones a tu cliente de IA. Este usará la calculadora para computar el RMSE y el MAE de cada conjunto, mostrándote qué modelo tiene el error más bajo. Obtendrás un ranking de rendimiento claro.
Los resultados.
Lo que obtienes de la comparación.
La IA procesa tus conjuntos de datos para generar estos resultados específicos.
MÉTRICAS
Generación de puntuación de error
La IA calcula el RMSE y el MAE para cada conjunto de predicciones que proporciones. Obtienes los valores exactos necesarios para una auditoría técnica.
RANKING
Orden de rendimiento
Al comparar las puntuaciones de error, tu IA identifica qué arquitectura de modelo es la más fiable, ordenándolas de mayor a menor precisión.
ANÁLISIS
Información sobre la distribución de errores
La IA explica la diferencia entre los resultados de RMSE y MAE. Esto te ayuda a entender si tu modelo es propenso a valores atípicos (outliers) grandes.
HUMANO
Selección final del modelo
La IA presenta los datos, pero tú decides qué modelo desplegar. Usas las métricas calculadas para justificar tu elección.
El flujo
Lo que hace tu IA cuando llegan los datos.
La IA se encarga de las matemáticas para que tú te centres en interpretar el comportamiento del modelo.
Ingesta de conjuntos de predicción
Tu IA lee los arrays de valores reales y de predicción desde los archivos o flujos de datos que proporciones.
calculate_regression_metricsCálculo de métricas de error
La IA ejecuta los cálculos de regresión para hallar el Error Cuadrático Medio (RMSE) y el Error Absoluto Medio (MAE) de cada modelo.
calculate_regression_metricsComparación de arquitecturas
La IA analiza las diferentes puntuaciones de error para determinar qué modelo está funcionando mejor.
calculate_regression_metricsResumen de hallazgos
La IA genera un resumen claro de las tendencias de error y del modelo ganador.
calculate_regression_metrics
Pruébalo
Copia estos ejemplos para empezar.
Usa estos prompts para iniciar tu proceso de evaluación.
Puntos de partida
Sustituye el texto entre corchetes por tus nombres de archivo o fuentes de datos reales.
Native V8 Connector
Todo listo. Elige tu cliente MCP y sigue las instrucciones de configuración.
https://edge.vinkius.com/vk_preview_7taOhFMQ4QeTOzapBajB7VxkIYnA7kpKNDVm5F0k/mcp
Claude Desktop
Sigue los pasos siguientes para conectarte en segundos.
- 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
- 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
- 3Click Add and start a new chat — Native V8 capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"rmse-mae-calculator-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_7taOhFMQ4QeTOzapBajB7VxkIYnA7kpKNDVm5F0k/mcp"
}
}
}Calcula el RMSE y el MAE para las predicciones en 'model_a_results.csv' comparadas con 'ground_truth.csv'.
Compara las métricas de error de los tres conjuntos de predicciones en mi 'test_results.json' y dime cuál es el más preciso.
Realiza una comprobación de métricas de regresión con estos dos arrays: [10, 15, 20] y [12, 14, 22] frente a los valores reales [11, 16, 19].
Analiza el RMSE de mi última ejecución de modelo en 'production_logs.csv' y explica por qué el error es mayor que en la versión anterior.
- Claude
ChatGPT
Cursor
VS Code
Windsurf- Claude Code
JetBrains
Cline
Empieza aquí
Conecta el RMSE & MAE Calculator una vez y empieza a preguntar.
Solo tienes que vincular el MCP a tu cliente preferido. Tus credenciales permanecen cifradas y puedes empezar a realizar cálculos de inmediato.
Conectar RMSE & MAE Calculator a tu IAFAQ
Cómo funciona esta tarea.
- 01
¿Puede la IA reentrenar mi modelo automáticamente si el error es muy alto?
No. La IA solo calcula las métricas de error. Debes gestionar tú mismo el entrenamiento y el despliegue del modelo.
- 02
¿Cambia la IA mis archivos CSV originales?
No. La IA lee tus datos para realizar los cálculos, pero nunca modifica ni sobrescribe tus archivos de origen.
- 03
¿Puedo usar esto para tareas de clasificación?
No. Esta herramienta es específica para métricas de regresión como RMSE y MAE. No está diseñada para la precisión de clasificación o puntuaciones F1.
- 04
¿Qué formatos de datos puedo utilizar?
La IA puede procesar cualquier dato que proporciones en texto, arrays o formatos de archivo estándar como CSV y JSON.
- 05
¿Me dirá la IA qué puntos de datos específicos causaron el error?
Sí, si le pides que busque valores atípicos, puede usar las métricas calculadas para identificar dónde ocurrieron las desviaciones más grandes.
¿Tienes más dudas sobre el RMSE & MAE Calculator? La página del conector tiene las respuestas. Ver todo lo que puede hacer el conector RMSE & MAE Calculator
Conecta Native V8 a Claude, Cursor, ChatGPT y más