Binary Classification (Clasificación Binaria)
Es una técnica fundamental de aprendizaje supervisado en el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning.
Se utiliza para clasificar entidades, datos u observaciones en una de dos categorías posibles, frecuentemente etiquetadas como "1" y "0", "sí" y "no", o "positivo" y "negativo".
El objetivo principal es desarrollar un modelo capaz de separar estas dos clases con el mayor nivel de precisión posible.
Los algoritmos típicos para implementarla incluyen regresión logística, máquinas de soporte vectorial (SVM), árboles de decisión y redes neuronales.
Es ampliamente aplicada en problemas como detección de fraudes, diagnóstico médico, análisis de sentimiento y análisis de riesgo, entre otros.
El rendimiento del modelo puede ser evaluado mediante métricas como precisión, exactitud, sensibilidad, especificidad y el área bajo la curva ROC (Receiver Operating Characteristic).
En algunos casos, los desbalances en las clases pueden requerir técnicas adicionales como el sobremuestreo, el submuestreo o enfoques ponderados para garantizar resultados óptimos.