Introducción
La clasificación multiclase es una técnica fundamental en el aprendizaje automático supervisado. Se utiliza cuando una observación puede pertenecer a una de varias clases posibles. A diferencia de la clasificación binaria, donde solo existen dos opciones, la clasificación multiclase permite asignar cada muestra a una categoría específica entre tres o más posibles.
En este artículo, exploraremos los conceptos clave de la clasificación multiclase, los enfoques utilizados para entrenar modelos, la evaluación del desempeño y ejemplos prácticos.
Enfoques de Clasificación Multiclase
Existen dos enfoques principales para abordar la clasificación multiclase:
1. Uno contra todos (OvR - One vs Rest)
En este método, se entrena un modelo de clasificación binaria para cada clase, comparándola con todas las demás. Cada modelo genera una probabilidad y la clase con el valor más alto es la predicción final.
Ejemplo de funciones de clasificación para tres clases:
- f0(x) = P(y=0 | x)
- f1(x) = P(y=1 | x)
- f2(x) = P(y=2 | x)
2. Algoritmos multinomiales
En lugar de entrenar varios modelos binarios, los algoritmos multinomiales generan una función única que devuelve una distribución de probabilidad para todas las clases posibles. Un ejemplo común es la función softmax, que asigna probabilidades a cada clase y selecciona la de mayor valor.
Ejemplo de salida de softmax para tres clases:
[0.2, 0.3, 0.5]La clase con mayor probabilidad (0.5) es la predicción final.
Evaluación de un Modelo de Clasificación Multiclase
Para medir el rendimiento de un modelo, se utilizan métricas basadas en una matriz de confusión:
| Clase | TP | TN | FP | FN | Exactitud | Recuperación | Precisión | Puntuación F1 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 2 | 5 | 0 | 0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
| 1 | 2 | 4 | 1 | 0 | 0.86 | 1.0 | 0.67 | 0.8 |
| 2 | 2 | 4 | 0 | 1 | 0.86 | 0.67 | 1.0 | 0.8 |
Fórmulas generales:
- Exactitud = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)
- Precisión = TP / (TP + FP)
- Recuperación = TP / (TP + FN)
- Puntuación F1 = 2 * (Precisión * Recuperación) / (Precisión + Recuperación)
Ejemplo Práctico: Clasificación de Especies de Pingüinos
Supongamos que tenemos datos sobre pingüinos y queremos predecir su especie en base a la longitud de sus alas:
| Longitud de alas (x) | Especie (y) |
| 167 | 0 (Adelia) |
| 172 | 0 (Adelia) |
| 225 | 2 (Barbijo) |
| 197 | 1 (Papúa) |
| 189 | 1 (Papúa) |
| 232 | 2 (Barbijo) |
| 158 | 0 (Adelia) |
Al entrenar un modelo con estos datos, podremos predecir la especie de un nuevo pingüino según su longitud de alas.
Conclusión
La clasificación multiclase es una herramienta poderosa para categorizar datos en múltiples clases. Dependiendo del problema, se pueden utilizar algoritmos OvR o multinomiales para entrenar modelos efectivos. Evaluar el rendimiento con matrices de confusión y métricas como la puntuación F1 es crucial para garantizar una buena predicción.
Con una comprensión sólida de estos conceptos y un enfoque práctico, es posible construir modelos de clasificación multiclase confiables y aplicables a diversos dominios.