Descripción: El umbral adaptativo es una técnica utilizada en la detección de anomalías que ajusta dinámicamente el umbral de decisión en función de las características específicas de los datos analizados. A diferencia de los métodos de umbral fijo, que establecen un límite constante para identificar anomalías, el umbral adaptativo considera la variabilidad y la distribución de los datos en tiempo real. Esto permite una mayor sensibilidad y precisión en la detección de patrones inusuales, ya que se adapta a las condiciones cambiantes del entorno de datos. Esta técnica es especialmente útil en contextos donde los datos pueden presentar fluctuaciones significativas, como en la monitorización de sistemas, análisis de tráfico de red o detección de fraudes. Al ajustar el umbral según las características locales de los datos, se minimizan tanto los falsos positivos como los falsos negativos, mejorando así la eficacia del sistema de detección. En resumen, el umbral adaptativo es una herramienta poderosa en el campo de la detección de anomalías, proporcionando una forma más flexible y precisa de identificar comportamientos atípicos en conjuntos de datos complejos.
