Clasificación#

Clasificación en Aprendizaje Estadístico#

La clasificación es una de las tareas fundamentales en el campo del Machine Learning y la estadística, con aplicaciones directas en el ámbito financiero.

Su objetivo es predecir la clase o categoría a la que pertenece una observación, en función de sus características (variables o features).

Se enmarca dentro del aprendizaje supervisado, ya que el algoritmo aprende a partir de un conjunto de datos etiquetados.

Tipos de clasificación#

1. Clasificación Binaria

Definición: consiste en asignar una de dos posibles categorías.
Ejemplos en finanzas:
- Determinar si un préstamo será pagado o caerá en default.
- Predecir si el precio de una acción subirá o bajará.

2. Clasificación Multiclase

Definición: el objetivo es predecir una clase entre tres o más categorías mutuamente excluyentes.
Ejemplos en finanzas:
- Clasificar el riesgo crediticio en bajo, medio o alto.
- Identificar el sector económico de una empresa (tecnología, salud, energía, finanzas).

3. Clasificación Multietiqueta

Definición: cada observación puede pertenecer a varias clases simultáneamente.
Ejemplos en finanzas:
- Etiquetar transacciones financieras con múltiples categorías de fraude.
- Asignar diferentes tipos de riesgo a un portafolio (riesgo de mercado, liquidez, crédito).

Algoritmos de clasificación#

A continuación, se presentan los algoritmos más relevantes, con sus ventajas, limitaciones y aplicaciones en finanzas.

1. Regresión Logística

Descripción: modelo estadístico que estima la probabilidad de pertenencia a una clase binaria utilizando la función logística (sigmoide).
Ventajas:
- Simple y fácil de interpretar.
- Rápido de entrenar.
- Adecuado para scoring de riesgo crediticio o predicción de impago.
Desventajas:
- Supone relación lineal entre las variables independientes y el logit.
- Tiene dificultades para capturar relaciones no lineales complejas.

2. Árboles de Decisión

Descripción: dividen los datos en subconjuntos mediante reglas condicionales, formando una estructura de árbol.
Ventajas:
- Muy interpretables y fáciles de visualizar.
- Manejan bien variables categóricas y continuas.
- Aplicables en evaluación crediticia o segmentación de clientes.
Desventajas:
- Alta propensión al overfitting.
- Sensibles a pequeñas variaciones en los datos.

3. Máquinas de Vectores de Soporte (SVM)

Descripción: buscan el hiperplano óptimo que maximiza la separación entre clases en el espacio de características.
Ventajas:
- Eficaces en espacios de alta dimensión.
- Funcionan bien con una clara separación de clases.
- Útiles en la detección de fraudes financieros.
Desventajas:
- Poco intuitivos y difíciles de interpretar.
- Dependen fuertemente del kernel y de la correcta elección de parámetros.

4. Redes Neuronales Artificiales (RNA)

Descripción: modelos inspirados en el cerebro humano, capaces de aprender representaciones complejas de los datos.
Ventajas:
- Capturan relaciones no lineales sofisticadas.
- Flexibles y muy potentes.
- Útiles en predicción de series financieras, clasificación de imágenes (cheques, facturas) o trading algorítmico.
Desventajas:
- Requieren gran cantidad de datos y recursos computacionales.
- Dificultad de interpretación (cajas negras).

Comparación de algoritmos de clasificación#

Algoritmo	Int erpreta bilidad	Complejidad C omputacional	Capacidad para No Linealidades	Ejemplo en Finanzas
Regresión Logística	Alta	Baja	Baja	Scoring de riesgo cr editicio
Árboles de Decisión	Alta	Media	Media	Ev aluación de p réstamos
SVM	Media	Alta	Alta	D etección de fraudes
Redes Neuronales	Baja	Muy alta	Muy alta	Pr edicción de precios de activos

Métricas de evaluación en clasificación#

Exactitud (Accuracy): proporción de observaciones clasificadas correctamente.
Precisión (Precision): proporción de verdaderos positivos sobre los predichos como positivos.
Recall o Sensibilidad: proporción de verdaderos positivos sobre el total de positivos reales.
F1-Score: media armónica entre precisión y recall, útil en datos desbalanceados.
Matriz de confusión: tabla que resume los aciertos y errores de clasificación.
ROC y AUC: evalúan el desempeño del clasificador en diferentes umbrales de decisión.

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