Clasificación
La clasificación es una técnica de aprendizaje supervisado en la que un modelo se entrena para asignar etiquetas predefinidas a nuevos datos. Cada ejemplo de entrenamiento incluye tanto las características como la clase asociada, lo que permite al modelo aprender patrones y generalizar a casos nuevos.
Tipos de clasificación
- Binaria: dos clases posibles (ejemplo: “spam” vs “no spam”).
- Multiclase: múltiples categorías exclusivas (ejemplo: clasificar imágenes de animales).
- Multietiqueta: varias etiquetas asignadas a un mismo dato (ejemplo: un artículo científico clasificado en “IA” y “estadística”).
Algoritmos habituales
- Regresión logística
- Árboles de decisión y random forest
- Máquinas de soporte vectorial (SVM)
- Redes neuronales profundas
Aplicaciones
- Clasificación de correos electrónicos
- Reconocimiento de voz e imágenes
- Detección de fraudes financieros
- Monitorización de redes sociales (sentimiento y temas)
La clasificación es una de las técnicas más difundidas porque traduce un problema complejo en una tarea muy concreta: decidir a qué grupo pertenece un nuevo dato. Esta simplicidad aparente esconde múltiples matices, desde cómo preparar las características de entrada hasta cómo evaluar la robustez del modelo.
Entre los retos más habituales está la gestión de clases desbalanceadas. En un banco de datos con millones de transacciones legítimas y solo unas pocas fraudulentas, un modelo ingenuo puede alcanzar alta exactitud ignorando el fraude, lo cual sería inútil. Por eso se emplean técnicas como el sobremuestreo, la ponderación de clases o la creación de métricas específicas.
En la práctica, la clasificación no se limita al ámbito académico: alimenta sistemas de recomendación, controles de seguridad, asistentes virtuales y hasta herramientas de análisis de sentimientos. Lo importante no es solo clasificar bien, sino hacerlo de manera que las predicciones sean útiles, justas y confiables en su contexto de aplicación.
Referencia
- Alpaydin, E. (2020). Introduction to Machine Learning. MIT Press.
