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Clasificación - Coggle Diagram
Clasificación
Tipos de clasificación 
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Clasificación binaria
En una tarea de clasificación binaria, el objetivo es clasificar los datos de entrada en dos categorías mutuamente excluyentes.
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Consiste en
La creación de un modelo el cual se entrena utilizando los datos representativos y luego se evalúa con datos de prueba antes de usarlo para realizar predicciones sobre nuevos datos invisibles.
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Un algoritmo que
Basado en datos de entrenamiento clasifica por medio de técnicas de aprendizaje supervisado. En la clasificación, un programa utiliza el conjunto de datos o las observaciones proporcionadas para aprender a clasificar nuevas observaciones en varias clases o grupos.
es
Es un método de aprendizaje automático supervisado en el que el modelo intenta predecir la etiqueta correcta de unos datos de entrada determinados.
La tarea de predicción es una clasificación cuando
Cuando la variable objetivo es discreta. Una aplicación es la identificación del sentimiento subyacente de un fragmento de texto.
Las métricas de clasificación evalúan el rendimiento de un modelo de clasificación en función de sus predicciones.
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Matriz de confusión
Es una tabla que muestra el rendimiento de un modelo de clasificación en términos de los verdaderos positivos (TP), falsos positivos (FP), verdaderos negativos (TN) y falsos negativos (FN). Proporciona una visión detallada del rendimiento del modelo.
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La tarea de predicción es una regresión cuando
Cuando la variable objetivo es continua. Un ejemplo puede ser la predicción del salario de una persona teniendo en cuenta su título educativo, experiencia laboral previa, ubicación geográfica y nivel de antigüedad.
Separabilidad lineal
Es la capacidad de un algoritmo de clasificación para dividir dos clases diferentes mediante una línea recta