Diferencia entre regresión y clasificación

Los modelos supervisados tienen dos enfoques distintos que son la regresión y la clasificación. Algunos modelos sólo pueden utilizarse para la regresión, otros sólo para la clasificación y algunos pueden utilizarse para ambos. La diferencia entre la regresión y la clasificación no depende del modelo utilizado pero del tipo de resultado que se predice.

Regresión: Predicción de valores continuos

La regresión es un tipo de aprendizaje automático supervisado que se utiliza para predecir valores continuos. En otras palabras, se aplica cuando se quiere predecir un número real como resultado.

Algunos ejemplos de resultados que la regresión puede predecir incluyen:

• Precio de una vivienda: Utilizando características como el tamaño, el número de habitaciones y la ubicación, un modelo de regresión puede predecir el precio de una casa.
• Rendimiento de un producto: Si se tienen datos sobre las características de un producto, como su calidad, características técnicas y precio, la regresión puede predecir su rendimiento en el mercado.
• Duración de una llamada telefónica: Basándose en información como la hora del día, la ubicación y la duración de las llamadas telefónicas anteriores, se puede predecir la duración de una llamada entrante.

Clasificación: Asignación de categorías

La clasificación es otro enfoque importante en el Machine Learning y se utiliza para asignar objetos o datos a categorías específicas. A diferencia de la regresión, donde se predicen valores continuos, la clasificación se utiliza para predecir categorías discretas o etiquetas.

Algunos ejemplos de resultados que la clasificación puede predecir incluyen:

• Detección de spam: La clasificación se utiliza para asignar correos electrónicos a dos categorías: "spam" o "no spam".
• Diagnóstico médico: Ayuda a clasificar enfermedades en categorías como "enfermo" o "sano" a partir de síntomas y resultados de pruebas.
• Predicción del clima: La clasificación se emplea para predecir el clima en categorías como "soleado," "lluvioso," o "nublado".

Diferencias Clave

A pesar de que tanto la regresión como la clasificación son técnicas de aprendizaje supervisado y comparten muchas similitudes, la principal diferencia radica en el tipo de resultado que se predice. En regresión, se predicen valores numéricos continuos, mientras que en clasificación, se asignan datos a categorías discretas.

Ambos enfoques son fundamentales en el aprendizaje automático y tienen aplicaciones significativas en una amplia variedad de campos. La elección entre regresión y clasificación depende de la naturaleza de los datos y de los objetivos específicos del problema. La comprensión de estos dos conceptos es esencial para cualquier profesional que desee aprovechar al máximo el poder del Machine Learning.