Descripción: La clasificación errónea se refiere a la asignación incorrecta de una etiqueta a un punto de datos en tareas de clasificación dentro del aprendizaje supervisado. Este fenómeno ocurre cuando un modelo de aprendizaje automático, entrenado con un conjunto de datos etiquetados, predice una categoría que no corresponde a la realidad del dato en cuestión. La clasificación errónea es un aspecto crítico a considerar, ya que puede afectar significativamente la precisión y la efectividad de un modelo. En el contexto del aprendizaje supervisado, donde el objetivo es aprender a partir de ejemplos etiquetados, las clasificaciones erróneas pueden surgir por diversas razones, como la calidad de los datos, la complejidad del modelo o la naturaleza intrínseca de los datos. Por ejemplo, si un modelo de clasificación es entrenado con datos que contienen etiquetas incorrectas, el modelo puede aprender patrones erróneos, lo que resulta en una alta tasa de error en sus predicciones. La clasificación errónea no solo afecta la precisión del modelo, sino que también puede tener implicaciones en aplicaciones del mundo real, como diagnósticos médicos, detección de fraudes y sistemas de recomendación, donde decisiones basadas en predicciones incorrectas pueden tener consecuencias significativas.
