{"id":168397,"date":"2026-02-19T13:39:17","date_gmt":"2026-02-19T12:39:17","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/es\/?p=168397"},"modified":"2026-02-25T07:08:43","modified_gmt":"2026-02-25T06:08:43","slug":"algoritmo-de-clasificacion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/es\/algoritmo-de-clasificacion","title":{"rendered":"Algoritmo de clasificaci\u00f3n: definici\u00f3n y modelos principales"},"content":{"rendered":"\n

Aunque el aprendizaje autom\u00e1tico permite a las organizaciones ser m\u00e1s eficientes y tomar mejores decisiones, los expertos en Data Science siguen necesitando dominar los distintos algoritmos de inteligencia artificial. Al fin y al cabo, hay docenas de ellos. Y cada uno sirve para un prop\u00f3sito concreto. En este art\u00edculo, echamos un vistazo a los distintos algoritmos de clasificaci\u00f3n.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 es un algoritmo de clasificaci\u00f3n?<\/h2>\n\n\n\n

Definici\u00f3n<\/h3>\n\n\n\n

En primer lugar, hay que ver qu\u00e9 es un algoritmo: un conjunto de operaciones seguidas en un orden preciso para resolver un problema o aportar nuevas soluciones. Como el aprendizaje de un sistema de inteligencia artificial<\/a>. Esta es precisamente la funci\u00f3n de los algoritmos de clasificaci\u00f3n utilizados en Machine Learning. Permiten al software aprender de forma independiente<\/b> a partir de varios conjuntos de datos. Se trata de clasificar los distintos elementos de un conjunto de datos<\/b> en varias categor\u00edas. Estas agrupan los datos en funci\u00f3n de su similitud. Como los conjuntos de datos tienen caracter\u00edsticas comunes, es m\u00e1s f\u00e1cil predecir su comportamiento.<\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, para una tienda de comercio electr\u00f3nico, los usuarios que vuelven al sitio varias veces tienen m\u00e1s probabilidades de comprar que los que no lo vuelven a visitar nunca. El algoritmo de clasificaci\u00f3n segmenta a los usuarios en distintas categor\u00edas para que la empresa pueda adaptar sus comunicaciones.<\/p>\n\n\n\n

Estos diferentes modelos de aprendizaje pueden utilizarse para el an\u00e1lisis de datos<\/a> y el an\u00e1lisis predictivo.<\/p>\n\n\n\n

Clasificaci\u00f3n supervisada<\/h3>\n\n\n\n

El algoritmo de clasificaci\u00f3n es uno de los m\u00e9todos<\/b> de<\/b> aprendizaje supervisado. Es decir, las predicciones se realizan a partir de datos hist\u00f3ricos. Esto contrasta con el\u00a0aprendizaje no supervisado<\/a>, en el que no hay clases predefinidas. Por tanto, las categor\u00edas deben formarse a partir de atributos comunes y, a continuaci\u00f3n, se realizan las predicciones. Dentro de estos algoritmos supervisados, hay que distinguir entre algoritmos de aprendizaje de clasificaci\u00f3n y de predicci\u00f3n (o regresi\u00f3n)<\/b><\/p>\n\n\n\n

\u00bfCu\u00e1les son los principales modelos de clasificaci\u00f3n?<\/h2>\n\n\n\n

Existen muchos algoritmos de aprendizaje supervisado basados en la clasificaci\u00f3n. Hemos reunido los principales en esta lista no exhaustiva.<\/p>\n\n\n\n

La m\u00e1quina de vectores de soporte (SVM)<\/h3>\n\n\n\n

Este algoritmo<\/a> se considera un clasificador lineal<\/b>. Su funci\u00f3n es separar conjuntos de datos a lo largo de l\u00edneas (denominadas hiperplanos). Para ello, el algoritmo debe maximizar las distancias entre la l\u00ednea de separaci\u00f3n y las distintas muestras situadas a ambos lados. Las muestras m\u00e1s cercanas a la l\u00ednea se denominan vectores de apoyo.<\/p>\n\n\n\n

La idea es encontrar el hiperplano \u00f3ptimo<\/b>, uno que distinga perfectamente las dos clases para minimizar los errores de clasificaci\u00f3n. Esto permite separar claramente los datos para poder identificar f\u00e1cilmente las clases simples. Por ejemplo, ciudades grandes y peque\u00f1as. Cuando se trata de datos m\u00e1s complejos, como el material gen\u00e9tico de un individuo, no es tan f\u00e1cil identificar las distintas categor\u00edas. Por tanto, este algoritmo no ser\u00e1 el m\u00e1s pertinente.<\/p>\n\n\n\n

La SVM se utiliza a menudo en el sector financiero para comparar el rendimiento actual y futuro, el rendimiento de las inversiones, etc.<\/p>\n\n\n\n

Nota<\/i><\/b>: Aunque este algoritmo se utiliza principalmente para la clasificaci\u00f3n de datos, tambi\u00e9n se puede utilizar para la regresi\u00f3n.<\/i><\/p>\n\n\n\n

\u00c1rboles de decisi\u00f3n<\/h3>\n\n\n\n

El \u00e1rbol de decisi\u00f3n<\/a> es un algoritmo que clasifica diferentes datos en forma de ramas. Parte de una ra\u00edz en la que cada dato toma una direcci\u00f3n determinada en funci\u00f3n de su comportamiento. Lo que permite predecir las variables de respuesta<\/b>.<\/p>\n\n\n\n

Como en los \u00e1rboles, las intersecciones se denominan nodos y sus extremos, hojas. Los nodos representan las reglas de separaci\u00f3n de los datos en diferentes categor\u00edas<\/b> y las hojas son la informaci\u00f3n propiamente dicha.<\/p>\n\n\n\n

Aqu\u00ed tienes un ejemplo muy sencillo:<\/p>\n\n\n\n

\n \n \n \n \n\n \n \n \n
 <\/th>\n M\u00e1s de 100.000 habitantes<\/th>\n Ciudad de \u00cele-de-France<\/th>\n <\/tr>\n <\/thead>\n
Par\u00eds<\/strong><\/td>\n S\u00ed<\/td>\n S\u00ed<\/td>\n <\/tr>\n\n
Courbevoie<\/strong><\/td>\n No<\/td>\n S\u00ed<\/td>\n <\/tr>\n\n
Marsella<\/strong><\/td>\n S\u00ed<\/td>\n No<\/td>\n <\/tr>\n\n <\/tbody>\n <\/table>\n<\/div>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n

Este algoritmo de clasificaci\u00f3n es muy f\u00e1cil de entender<\/b>, incluso para los no expertos en datos. Eso s\u00ed, cuando representa grandes vol\u00famenes de datos, se vuelve m\u00e1s dif\u00edcil de entender.<\/p>\n\n\n\n

Puede utilizarse para anticipar cambios en los tipos de inter\u00e9s de los pr\u00e9stamos, la reacci\u00f3n del mercado a los cambios, etc.<\/p>\n\n\n\n

Clasificaci\u00f3n K-means<\/h3>\n\n\n\n

Este algoritmo de clasificaci\u00f3n ordena los datos en diferentes grupos en funci\u00f3n de sus caracter\u00edsticas. Para ello, establece una media de referencia entre un conjunto de datos<\/b>, que luego puede utilizarse para definir un perfil t\u00edpico. La ventaja del algoritmo K-means es su precisi\u00f3n<\/b>. Incluso cuando se procesan r\u00e1pidamente grandes vol\u00famenes de datos.<\/p>\n\n\n\n

La eficacia de K-means permite utilizarlo en muchas aplicaciones: los motores de b\u00fasqueda para ofrecer resultados que respondan a las expectativas de los usuarios, las empresas para anticipar el comportamiento de posibles clientes o internautas, los responsables inform\u00e1ticos para analizar el rendimiento de sistemas y redes, etc.<\/p>\n\n\n\n

Clasificador bayesiano ingenuo<\/h3>\n\n\n\n

Este algoritmo utiliza el teorema de Bayes y las probabilidades condicionales. Se basa en conjuntos de datos etiquetados y los asocia a otros datos no etiquetados para clasificarlos. El clasificador bayesiano ingenuo se utiliza principalmente en el procesamiento del lenguaje natural<\/a>. En otras palabras, es lo que facilita que las m\u00e1quinas entiendan el lenguaje humano.<\/p>\n\n\n\n

KNN (vecinos m\u00e1s cercanos)<\/h3>\n\n\n\n

K-nearest neighbours<\/a> (o algoritmo de vecinos m\u00e1s cercanos) puede utilizarse tanto como algoritmo de regresi\u00f3n como de clasificaci\u00f3n<\/b>. Sin embargo, suele utilizarse en este \u00faltimo caso.<\/p>\n\n\n\n

La idea es clasificar las variables de un conjunto de datos analizando las similitudes entre ellas<\/b>. Para ello, KNN utiliza un gr\u00e1fico y calcula la distancia entre los distintos puntos. Los m\u00e1s cercanos se registran en la misma categor\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Regresi\u00f3n lineal<\/h3>\n\n\n\n

Es uno de los algoritmos de clasificaci\u00f3n m\u00e1s utilizados. La idea es establecer correlaciones sencillas entre las entradas y las salidas<\/b>. Esto explica c\u00f3mo puede afectar un cambio en una variable a otra. Es la simplicidad de este modelo lo que hace que sea tan popular entre los Data Scientists. Requiere muy pocos par\u00e1metros, es f\u00e1cil de representar gr\u00e1ficamente y de explicar a los responsables de la toma de decisiones.<\/p>\n\n\n\n

Como tal, a menudo se utiliza en el \u00e1mbito comercial para prever el n\u00famero de ventas o, de forma m\u00e1s general, para anticipar riesgos.<\/p>\n\n\n\n

Nota<\/b>: A diferencia de la regresi\u00f3n log\u00edstica, que predice la categor\u00eda de la variable dependiente en funci\u00f3n de la variable independiente, la regresi\u00f3n lineal se ocupa de las variables independientes.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Perceptr\u00f3n<\/h3>\n\n\n\n

Es uno de los algoritmos m\u00e1s sencillos y, sobre todo, uno de los m\u00e1s antiguos<\/b>, ya que fue inventado en 1957 por Frank Rosenblatt. M\u00e1s concretamente, se trata de un algoritmo de clasificaci\u00f3n binaria<\/b>. Compara la suma de varias se\u00f1ales de entrada. Si la suma supera o no un determinado umbral, el Perceptr\u00f3n<\/a> concluye con un resultado basado en la regla definida anteriormente. <\/p>\n\n\n\n

Esta regla se denomina Perceptron Learning Rule <\/i>y permite que la red neuronal aprenda autom\u00e1ticamente. Este algoritmo es muy \u00fatil para detectar tendencias en los datos de entrada. Adem\u00e1s de estos diferentes algoritmos de clasificaci\u00f3n, existen otros que permiten clasificar datos.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfC\u00f3mo puedo informarme sobre los algoritmos de Machine Learning?<\/h2>\n\n\n\n

Esenciales para el Machine Learning, los algoritmos de clasificaci\u00f3n son herramientas que dominan los Data Scientists y Data Analysts. Para entenderlos, sin embargo, necesitas una formaci\u00f3n especializada en Data<\/b>. Este es precisamente el caso de nuestros cursos en Liora<\/b>.<\/p>\n\n\n\n

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