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Clasificador

¿Qué es Clasificador?

Un clasificador es un modelo o método que asigna una entrada a una de varias categorías predefinidas. Las variantes clásicas, como los árboles de decisión o Naive Bayes, se entrenan con ejemplos etiquetados; los modelos de lenguaje también pueden clasificar textos a partir de una descripción de las categorías. Usos típicos son detectar spam, ordenar consultas de clientes por tema o clasificar justificantes. La calidad se mide con métricas como exactitud, precisión y exhaustividad (recall).

Cómo ayuda KI.ordo

En los flujos de KI.ordo, el bloque «Decisor IA» asigna las entradas a un máximo de ocho categorías, por ejemplo en la plantilla «Clasificar texto».

Más información →: Clasificador

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Términos relacionados

Clasificación automática

La clasificación automática asigna textos, documentos o registros a categorías predefinidas sin ordenarlos a mano. Tradicionalmente, los modelos lo aprenden de ejemplos etiquetados; los grandes modelos de lenguaje también pueden asignar categorías solo a partir de una descripción. Usos típicos son ordenar los correos entrantes por tipo de solicitud, asignar justificantes o marcar consultas de soporte urgentes. En los casos importantes conviene que una persona revise muestras.

  • Clasificación
  • Automatización
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Plantilla

Clasificación de textos

La clasificación de textos asigna automáticamente textos a categorías predefinidas, por ejemplo correos según el tipo de consulta, reseñas según el sentimiento o documentos según el tema. Antes había que entrenar modelos propios con ejemplos etiquetados; hoy los grandes modelos de lenguaje suelen clasificar a partir de una simple descripción. Así puedes preclasificar consultas y enviarlas antes al equipo adecuado.

  • NLP
  • Clasificación
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Plantilla

Matriz de confusión

Una matriz de confusión es una tabla que compara las predicciones de un clasificador con las clases reales. Con dos clases muestra verdaderos positivos, falsos positivos, verdaderos negativos y falsos negativos. A partir de ella se calculan métricas como precisión, exhaustividad y F1, y se ve qué errores se producen. Ejemplo: un filtro antispam que marca muchos correos legítimos como spam tiene muchos falsos positivos, lo que suele costar más que un spam no detectado.

  • Evaluación de modelos
  • Clasificación
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Naive Bayes

Naive Bayes es una familia de métodos de clasificación sencillos basados en el teorema de Bayes. Se llaman «ingenuos» porque suponen que todas las variables son independientes entre sí, algo que rara vez se cumple en la práctica pero que a menudo da buenos resultados. Son rápidos, necesitan pocos datos de entrenamiento y funcionan especialmente bien con textos. Un ejemplo clásico es el filtro de spam que clasifica correos según palabras típicas.

  • clasificación
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