Los algoritmos de machine learning son esenciales para la clasificación de datos en diversas aplicaciones. En este artículo, exploraremos algunos algoritmos simples pero poderosos que se utilizan ampliamente para la clasificación. Estos algoritmos forman la base de muchos modelos de aprendizaje automático y son fundamentales para comprender cómo funcionan las técnicas de clasificación.
1. Regresión Lineal
La regresión lineal es un algoritmo de aprendizaje supervisado que se utiliza para predecir valores dentro de un rango continuo, como cifras de ventas o precios. Se basa en una línea de mejor ajuste que se aproxima a partir de datos etiquetados. Aunque se utiliza principalmente para el modelado predictivo, es importante entender cómo funciona para comprender otros algoritmos más complejos.
2. Regresión Logística
La regresión logística es un algoritmo de clasificación binaria. Aunque técnicamente predice la probabilidad de que una entrada pertenezca a una única clase primaria, en la práctica se utiliza para agrupar las salidas en dos categorías: "clase primaria" o "clase secundaria". Es ampliamente utilizado en problemas de clasificación de imágenes y análisis de texto.
3. Árboles de Decisión
Los árboles de decisión representan conjuntos de reglas de decisión y sus posibles resultados. Son estructuras que se utilizan para clasificar datos en función de características específicas. Los nodos del árbol representan decisiones basadas en atributos, y las hojas representan las clases finales. Son fáciles de interpretar y visualizar, lo que los hace populares en aplicaciones prácticas².
4. Naïve Bayes
El algoritmo Naïve Bayes se basa en el teorema de Bayes y es especialmente útil para la clasificación de texto y análisis de sentimiento. Aunque es simple, puede ser muy efectivo. Funciona asumiendo que las características son independientes entre sí, lo que puede no ser cierto en la realidad, pero sigue siendo una buena aproximación.
5. K-Nearest Neighbor (K-NN)
El algoritmo K-Nearest Neighbor (K-NN) clasifica datos según su proximidad a otros puntos de datos. Si tienes un conjunto de datos etiquetados, K-NN busca los K vecinos más cercanos a una nueva instancia y asigna la etiqueta más común entre ellos. Es útil cuando se necesita encontrar similitudes entre observaciones.
6. Support Vector Machines (SVM)
Las Support Vector Machines (SVM) buscan encontrar un hiperplano que mejor separe las clases en un espacio multidimensional. Son efectivas tanto para problemas de clasificación lineal como no lineal. SVM se basa en maximizar el margen entre las clases, lo que ayuda a evitar el sobreajuste.
7. Redes Neuronales Artificiales
Inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano, las redes neuronales artificiales son modelos complejos que pueden aprender patrones y representaciones de datos. Son ampliamente utilizadas en tareas de clasificación y reconocimiento de imágenes. Aunque más complejas que otros algoritmos, pueden lograr resultados impresionantes.
Enlace :
Técnicas de Clasificación en Machine Learning: Un Enfoque Práctico .... https://canalinnova.com/tecnicas-de-clasificacion-en-machine-learning-un-enfoque-practico/.
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