Modelo Discriminativo

Un enfoque en aprendizaje automático basado en la distinción entre diferentes clases dentro de un conjunto de datos.

Se utiliza para aprender la frontera de decisión que separa las categorías de una manera óptima.

El objetivo principal es predecir directamente las probabilidades condicionales de las etiquetas o clases dadas las características de entrada.

No busca modelar la distribución conjunta de las características y las etiquetas, sino centrarse en establecer límites claros entre las clases.

Ejemplos comunes de este tipo de modelos incluyen regresión logística, máquinas de vectores de soporte (SVM) y redes neuronales.

Resulta útil en problemas como clasificación de imágenes o detección de spam debido a su capacidad para diferenciar categorías de manera efectiva.

La principal ventaja radica en su precisión para tareas específicas, aunque a menudo requiere un mayor número de datos para alcanzar un rendimiento óptimo.