Clasificación en Inteligencia Artificial
La clasificación es una de las tareas más importantes en Machine Learning. Consiste en asignar una categoría o etiqueta a un dato de entrada. En esta guía aprenderás qué es la clasificación, cómo funciona y verás ejemplos simples que te prepararán para entrenar modelos reales más adelante.
Tabla de contenidos
- Qué es la clasificación
- Clasificación binaria
- Clasificación multiclase
- Características y etiquetas
- Ejemplo conceptual
- Ejercicios
- Mini‑proyecto
1. Qué es la clasificación
La clasificación consiste en predecir una categoría. El modelo aprende a partir de ejemplos etiquetados y luego asigna etiquetas a nuevos datos.
- Entrada: características del dato.
- Salida: etiqueta o clase.
2. Clasificación binaria
La clasificación binaria tiene solo dos clases posibles.
- Spam / No spam
- Compra / No compra
- Fraude / No fraude
# Ejemplo conceptual
edad = 25
compra = "Sí" # etiqueta binaria3. Clasificación multiclase
La clasificación multiclase tiene más de dos categorías.
- Tipo de fruta (manzana, naranja, plátano)
- Nivel de riesgo (bajo, medio, alto)
- Ciudad de destino
# Ejemplo conceptual
color = "Rojo"
fruta = "Manzana" # etiqueta multiclase4. Características y etiquetas
Igual que en regresión, la clasificación usa:
- Características (features): datos de entrada.
- Etiqueta (label): categoría a predecir.
# Ejemplo
features = ["Edad", "Ciudad"]
label = "Compra"5. Ejemplo conceptual
Imagina que quieres clasificar si un cliente comprará o no un producto.
# Datos ficticios
Edad | Ciudad | Compra
-----------------------
23 | Madrid | Sí
45 | Sevilla| No
31 | Málaga | SíEl modelo aprenderá patrones como: “Clientes jóvenes en Madrid tienden a comprar”.
6. Ejercicios
- Define clasificación en tus palabras.
- Da un ejemplo de clasificación binaria.
- Da un ejemplo de clasificación multiclase.
- Identifica features y label en un dataset simple.
- Crea una tabla con 5 ejemplos y 2 clases.
# pista binaria
"Sí / No"# pista multiclase
"Rojo, Verde, Azul"7. Mini‑proyecto: Clasificador simple
Crea un dataset con dos columnas (Edad, Ciudad) y una etiqueta binaria (Compra). En la próxima guía aprenderás a entrenar un modelo real de clasificación.