# Estimación de la calidad de coincidencias mediante las puntuaciones de confianza de las coincidencias
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Las puntuaciones de confianza de coincidencias proporcionan una estimación de la calidad de las coincidencias encontradas por FindMatches para distinguir entre registros coincidentes en los que el modelo de machine learning es muy confiable, incierto o improbable. Una puntuación de confianza de coincidencia estará entre 0 y 1, donde una puntuación más alta significa mayor similitud. El análisis de las puntuaciones de confianza de coincidencias le permite distinguir entre grupos de coincidencias en los que el sistema tiene mucha confianza (que puede decidir fusionar), clústeres sobre los que el sistema no está seguro (que puede decidir hacer revisar por un humano) y clústeres que el sistema considera improbables (que puede decidir rechazar).

Es posible que quiera ajustar sus datos de formación en situaciones en las que vea una puntuación de confianza alta, pero determine que no hay coincidencias, o en las que vea una puntuación baja pero determine que sí hay, de hecho, coincidencias.

Las puntuaciones de confianza son especialmente útiles cuando hay conjuntos de datos industriales de gran tamaño, en los que no es factible revisar todas las decisiones de FindMatches.

Las puntuaciones de confianza de coincidencias están disponibles en AWS Glue, versión 2.0 o posterior.

## Generación de puntuaciones de confianza de coincidencias
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Puede generar puntuaciones de confianza de coincidencias al establecer el valor booleano de `computeMatchConfidenceScores` a verdadero cuando llama a la API `FindMatches` o `FindIncrementalMatches`.

AWS Glue agrega una nueva `column match_confidence_score` al resultado.

## Ejemplos de puntuación de coincidencias
<a name="match-scoring-examples"></a>

Por ejemplo, considere los siguientes registros coincidentes:

**Puntuación >=0,9**  
Resumen de registros coincidentes:

```
  primary_id  |   match_id  | match_confidence_score

3281355037663    85899345947   0.9823658302132061
1546188247619    85899345947   0.9823658302132061
```

Detalles:

![\[Ejemplo de una tabla de ruteo con una gateway de Internet.\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/glue/latest/dg/images/match_score1.png)


En este ejemplo, podemos ver que dos registros son muy similares y comparten `display_position`, `primary_name` y `street name`. 

**Puntuación >=0,8 y puntuación <0,9**  
Resumen de registros coincidentes:

```
  primary_id  |   match_id  | match_confidence_score

309237680432     85899345928   0.8309852373674638
3590592666790    85899345928   0.8309852373674638
343597390617     85899345928   0.8309852373674638
249108124906     85899345928   0.8309852373674638
463856477937     85899345928   0.8309852373674638
```

Detalles:

![\[Ejemplo de una tabla de ruteo con una gateway de Internet.\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/glue/latest/dg/images/match_score2.png)


En este ejemplo, podemos ver que estos registros comparten el mismo `primary_name` y `country`.

**Puntuación >=0,6 y puntuación <0,7**  
Resumen de registros coincidentes:

```
  primary_id  |   match_id  | match_confidence_score

2164663519676    85899345930   0.6971099896480333
 317827595278    85899345930   0.6971099896480333
 472446424341    85899345930   0.6971099896480333
3118146262932    85899345930   0.6971099896480333
 214748380804    85899345930   0.6971099896480333
```

Detalles:

![\[Ejemplo de una tabla de ruteo con una gateway de Internet.\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/glue/latest/dg/images/match_score3.png)


En este ejemplo, podemos ver que estos registros comparten solo el mismo `primary_name`.

Para obtener más información, consulte:
+ [Paso 5: Agregar y ejecutar un trabajo con su transformación de machine learning.](machine-learning-transform-tutorial.md#ml-transform-tutorial-add-job)
+ PySpark: [Clase FindMatches](aws-glue-api-crawler-pyspark-transforms-findmatches.md)
+ PySpark: [Clase FindIncrementalMatches](aws-glue-api-crawler-pyspark-transforms-findincrementalmatches.md)
+ Scala: [Clase FindMatches](glue-etl-scala-apis-glue-ml-findmatches.md)
+ Scala: [Clase FindIncrementalMatches](glue-etl-scala-apis-glue-ml-findincrementalmatches.md)