Clasificación
Tarea de aprendizaje supervisado en la que un modelo asigna una o varias categorías a un ejemplo.
Explicado fácil
En clasificación, el modelo elige una categoría de entre las posibles. Aprende con ejemplos que ya tienen una etiqueta y después predice etiquetas para ejemplos nuevos.
Una analogía
Es como ordenar cartas en bandejas con rótulos: primero aprendes qué señales indican cada categoría y luego decides dónde va una carta nueva.
Un ejemplo
Un filtro de correo puede clasificar cada mensaje como «spam» o «no spam». También existen tareas multiclase, como reconocer si una imagen contiene un gato, un perro o un pájaro.
Cómo funciona (nivel técnico)
El modelo calcula puntuaciones o probabilidades para las clases y produce una predicción. Durante el entrenamiento se compara con la etiqueta real mediante una función de pérdida, por ejemplo entropía cruzada. En clasificación multietiqueta un ejemplo puede pertenecer a varias categorías a la vez. El umbral y la métrica adecuada dependen del coste de los distintos errores.
Errores comunes
- Confundir clasificación con regresión: esta última predice valores numéricos continuos.
- Evaluar solo con exactitud cuando las clases están muy desequilibradas.
- Interpretar las probabilidades como certeza perfecta o como una medida de calibración sin comprobarlo.