Clasificación Binaria

Es un enfoque en el ámbito del aprendizaje supervisado que tiene como objetivo categorizar elementos en una de dos clases o categorías posibles.

Se utiliza extensamente en tareas como la detección de spam, el diagnóstico médico y la identificación de fraude, donde los datos de entrada se clasifican en opciones binarias como "positivo/negativo" o "verdadero/falso".

La construcción de estos modelos implica entrenarlos con un conjunto de datos etiquetados, diseñados para enseñar al algoritmo a distinguir entre las dos categorías basándose en patrones y características presentes en los datos.

Las técnicas comunes empleadas incluyen regresión logística, máquinas de soporte vectorial (SVM), redes neuronales y árboles de decisión, entre otras.

El rendimiento del modelo se evalúa utilizando métricas como la exactitud, precisión, sensibilidad (recall) y el F1-score para garantizar una clasificación efectiva y equilibrada.