Spark: La Guía Definitiva

Capítulo 26. Clasificación

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Clasificación es la tarea de predecir una etiqueta, categoría, clase o variable discreta dadas algunas características de entrada. La diferencia clave con otras tareas de ML, como la regresión, es que la etiqueta de salida tiene un conjunto finito de valores posibles (por ejemplo, tres clases).

Casos prácticos

La clasificación tiene muchos casos de uso, como ya comentamos en el Capítulo 24. Aquí tienes algunos más para que los consideres como un refuerzo de la multitud de formas en que se puede utilizar la clasificación en el mundo real.

Predecir el riesgo de crédito

Una empresa de financiación puede tener en cuenta una serie de variables antes de ofrecer un préstamo a una empresa o a un particular. Ofrecer o no el préstamo es un problema de clasificación binaria.

Clasificación de las noticias

Un algoritmo podría entrenarse para predecir el tema de un artículo de noticias (deportes, política, negocios, etc.).

Clasificar la actividad humana

Recogiendo datos de sensores como el acelerómetro de un teléfono o un reloj inteligente, puedes predecir la actividad de la persona. La salida será una de un conjunto finito de clases (por ejemplo, caminar, dormir, estar de pie o correr).

Tipos de clasificación

Antes de que continúe, repasemos varios tipos diferentes de clasificación.

Clasificación binaria

El ejemplo más sencillo de clasificación ...