Descripción: La clasificación binarizada es una tarea de clasificación en la que la salida se restringe a dos clases o categorías. Este enfoque es fundamental en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, donde se busca asignar una entrada a una de las dos posibles etiquetas. La simplicidad de este modelo permite una interpretación clara de los resultados, facilitando la toma de decisiones. En la clasificación binarizada, los algoritmos analizan características específicas de los datos de entrada y determinan a cuál de las dos clases pertenece. Este tipo de clasificación se basa en técnicas estadísticas y de aprendizaje supervisado, donde se entrena un modelo utilizando un conjunto de datos etiquetados. Una vez entrenado, el modelo puede predecir la clase de nuevas entradas no vistas. La clasificación binarizada es especialmente útil en situaciones donde las decisiones deben ser claras y directas, como en diagnósticos médicos, detección de fraudes y análisis de sentimientos. Además, su implementación es común en sistemas de recomendación y en la clasificación de correos electrónicos como spam o no spam. La capacidad de simplificar problemas complejos en dos opciones hace que la clasificación binarizada sea una herramienta poderosa en el análisis de datos y la toma de decisiones automatizadas.
