Descripción: Las clases superpuestas en el contexto del aprendizaje supervisado se refieren a una situación en problemas de clasificación donde diferentes clases comparten algunas características comunes, lo que puede dificultar la tarea de clasificación. Este fenómeno ocurre cuando los límites entre las clases no están claramente definidos, lo que puede llevar a confusiones en la asignación de etiquetas a nuevos datos. En términos prácticos, esto significa que un modelo de aprendizaje automático puede tener dificultades para distinguir entre clases que presentan similitudes significativas en sus atributos. Las clases superpuestas son un desafío importante en el diseño de algoritmos de clasificación, ya que requieren técnicas más sofisticadas para mejorar la precisión y la capacidad de generalización del modelo. Para abordar este problema, se pueden emplear métodos como la regularización, la selección de características y el uso de algoritmos de clasificación más complejos que puedan capturar las sutilezas en los datos. La identificación y manejo de clases superpuestas es crucial en aplicaciones donde la precisión es fundamental, como en diagnósticos médicos, detección de fraudes y clasificación de imágenes, donde errores en la clasificación pueden tener consecuencias significativas.
