Frontera de decisión difusa

Se refiere a una región o límite en el espacio de características donde los modelos de aprendizaje supervisado tienen dificultades para clasificar datos con certeza debido a la superposición o ambigüedad de las clases.

Se caracteriza por la incertidumbre inherente a la distribución de los datos, lo que dificulta definir una separación clara entre categorías.

Es común en problemas complejos donde los datos presentan ruido, alta dimensionalidad o no son linealmente separables.

Las técnicas de aprendizaje, como los clasificadores probabilísticos o los algoritmos basados en redes neuronales, intentan mitigar este fenómeno mediante la optimización y el ajuste de los modelos para reducir errores en estas zonas.