Profundicemos en los tres tipos fundamentales de modelos de aprendizaje automático que mencionaste: clasificación, regresión y clustering.

1. Modelos de Clasificación

• Objetivo: Predecir una etiqueta categórica (discreta) para una instancia de entrada. En otras palabras, asignar una instancia a una de varias clases predefinidas.
• Ejemplos de Problemas:
  • Detección de spam: Clasificar correos electrónicos como "spam" o "no spam".
  • Diagnóstico médico: Clasificar si un paciente tiene o no una determinada enfermedad.
  • Reconocimiento de imágenes: Clasificar el objeto principal en una imagen (gato, perro, coche, etc.).
  • Análisis de sentimiento: Clasificar el sentimiento de un texto como positivo, negativo o neutral.
  • Predicción de abandono de clientes (Churn): Clasificar si un cliente es probable que abandone un servicio o no.
• Algoritmos Comunes:
  • Regresión Logística: Aunque su nombre incluye "regresión", es un algoritmo lineal para clasificación binaria y multiclase.
  • Máquinas de Vectores de Soporte (SVM): Encuentran el hiperplano que mejor separa las diferentes clases.
  • Árboles de Decisión: Crean una estructura en forma de árbol para tomar decisiones basadas en las características.
  • Bosques Aleatorios (Random Forests): Un conjunto de árboles de decisión que votan para la clasificación final.
  • k-Vecinos Más Cercanos (k-NN): Clasifica una instancia basándose en la clase mayoritaria de sus k vecinos más cercanos en el espacio de características.
  • Naive Bayes: Un algoritmo probabilístico basado en el teorema de Bayes, que asume independencia entre las características.
  • Redes Neuronales (para clasificación): Modelos complejos con múltiples capas que pueden aprender representaciones jerárquicas de los datos para tareas de clasificación complejas.
• Salida del Modelo: Típicamente, la salida de un modelo de clasificación es:
  • Clase predicha: La etiqueta categórica asignada a la instancia.
  • Probabilidades de clase: La probabilidad de que la instancia pertenezca a cada una de las clases posibles (para algunos algoritmos).

2. Modelos de Regresión

• Objetivo: Predecir un valor numérico continuo para una instancia de entrada. El modelo aprende la relación entre las variables de entrada (características) y la variable de salida numérica.
• Ejemplos de Problemas:
  • Predicción del precio de la vivienda: Estimar el precio de una casa basándose en sus características (tamaño, ubicación, número de habitaciones, etc.).
  • Pronóstico de ventas: Predecir las ventas futuras de un producto.
  • Estimación de la temperatura: Predecir la temperatura para el día siguiente.
  • Análisis de series de tiempo: Predecir valores futuros en una secuencia temporal (por ejemplo, precios de acciones).
  • Predicción del rendimiento de un estudiante: Estimar la calificación de un estudiante basándose en sus horas de estudio, calificaciones previas, etc.
• Algoritmos Comunes:
  • Regresión Lineal: Modela la relación entre las variables mediante una ecuación lineal.
  • Regresión Polinomial: Extiende la regresión lineal para modelar relaciones no lineales utilizando polinomios.
  • Árboles de Decisión para Regresión: Similar a los árboles de clasificación, pero predicen un valor continuo en las hojas.
  • Bosques Aleatorios para Regresión: Un conjunto de árboles de decisión para regresión que promedian sus predicciones.
  • Máquinas de Vectores de Soporte para Regresión (SVR): Adapta los principios de SVM para la predicción de valores continuos.
  • Redes Neuronales (para regresión): Pueden modelar relaciones complejas no lineales entre las variables.
• Salida del Modelo: La salida de un modelo de regresión es un valor numérico continuo.

3. Modelos de Clustering

• Objetivo: Agrupar instancias de datos similares en clusters o grupos, basándose en sus características, sin tener etiquetas de salida predefinidas. El objetivo es descubrir la estructura inherente en los datos.
• Ejemplos de Problemas:
  • Segmentación de clientes: Agrupar clientes con comportamientos de compra similares para campañas de marketing dirigidas.
  • Agrupación de documentos: Organizar documentos de texto por temas similares.
  • Detección de anomalías: Identificar puntos de datos que no pertenecen a ningún grupo principal.
  • Análisis de imágenes: Segmentar una imagen en regiones con características similares.
  • Bioinformática: Agrupar genes con patrones de expresión similares.
• Algoritmos Comunes:
  • k-Medias (k-Means): Asigna cada instancia al clúster cuyo centroide (media de las instancias en el clúster) es el más cercano.
  • DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise): Agrupa puntos que están muy cerca unos de otros, marcando como valores atípicos los puntos que se encuentran en regiones de baja densidad.
  • Clustering Jerárquico: Construye una jerarquía de clústeres, ya sea de forma aglomerativa (comenzando con cada punto en su propio clúster y fusionándolos) o divisiva (comenzando con todos los puntos en un clúster y dividiéndolos).
  • Mean Shift: Un algoritmo basado en la densidad que busca "modas" en los datos.
  • Modelos de Mezcla Gaussiana (GMM): Asumen que los datos están generados por una mezcla de varias distribuciones gaussianas.
  • Clustering Espectral: Utiliza las propiedades del grafo de similitud de los datos para realizar la agrupación.
• Salida del Modelo: La salida de un modelo de clustering es:
  • Etiqueta de clúster: La asignación de cada instancia a un clúster específico.
  • En algunos algoritmos, también se pueden obtener los centroides de los clústeres o la probabilidad de pertenencia a un clúster.

En resumen, la elección del tipo de modelo (clasificación, regresión o clustering) depende fundamentalmente de la naturaleza de la variable que se desea predecir o del tipo de patrón que se busca descubrir en los datos. Los modelos de clasificación predicen categorías, los modelos de regresión predicen valores numéricos, y los modelos de clustering descubren agrupaciones inherentes en los datos no etiquetados.