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Introducción a la Clasificación Binaria
La clasificación binaria es un tipo de problema en el cual se busca asignar una etiqueta (o clase) a cada instancia de un conjunto de datos. En este caso, el objetivo es dividir las instancias en dos clases distintas.
Definición
En la clasificación binaria, se busca dividir un conjunto de datos en dos clases diferentes, generalmente representadas como 0 y 1. Cada instancia del conjunto de datos es clasificada en una de estas dos clases en función de sus características.
Ejemplos
Algunos ejemplos comunes de clasificación binaria incluyen el diagnóstico de una enfermedad (por ejemplo, positivo/negativo), la predicción de la probabilidad de un evento (por ejemplo, sí/no), o la detección de spam en correos electrónicos (por ejemplo, spam/no spam).
Práctica con Python y Scikit-learn
Una de las librerías más populares para la clasificación binaria en Python es Scikit-learn. A continuación se muestra un ejemplo sencillo de cómo utilizar Scikit-learn para realizar una clasificación binaria:
“`python
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
# Definir el conjunto de datos
X = [[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]]
y = [0, 0, 1, 1]
# Dividir el conjunto de datos en entrenamiento y prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42)
# Crear el modelo de clasificación
model = LogisticRegression()
# Entrenar el modelo
model.fit(X_train, y_train)
# Realizar predicciones
y_pred = model.predict(X_test)
# Calcular el accuracy del modelo
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(“Accuracy: “, accuracy)
“`
En este ejemplo, se utiliza un modelo de regresión logística para realizar la clasificación binaria. Se divide el conjunto de datos en entrenamiento y prueba, se entrena el modelo con los datos de entrenamiento, se realizan predicciones con los datos de prueba y se calcula el accuracy del modelo.
¡Practica con más ejemplos y sigue aprendiendo sobre la clasificación binaria en Python!
