Descripción: La pérdida cero-uno es una función de pérdida utilizada en problemas de clasificación binaria que asigna un valor de 0 o 1 a las predicciones realizadas por un modelo. En este contexto, un valor de 0 indica que la predicción fue correcta, mientras que un valor de 1 indica un error en la predicción. Esta función es particularmente útil en situaciones donde las decisiones son críticas y se requiere una evaluación clara y directa del rendimiento del modelo. A diferencia de otras funciones de pérdida que pueden proporcionar gradientes suaves y continuos, la pérdida cero-uno es discreta y no diferenciable, lo que puede complicar su uso en algoritmos de optimización que dependen de la derivación. Sin embargo, su simplicidad y claridad la hacen atractiva para evaluar modelos en tareas donde la precisión es primordial. En la práctica, se utiliza para medir el rendimiento de modelos en diversas aplicaciones, como la detección de fraudes, diagnósticos médicos y clasificación de correos electrónicos, donde las decisiones incorrectas pueden tener consecuencias significativas. La pérdida cero-uno también se puede utilizar como una métrica de evaluación en competiciones de aprendizaje automático, proporcionando una forma directa de comparar el rendimiento de diferentes modelos en términos de su capacidad para clasificar correctamente las instancias.
