Clasificación#

La clasificación es una de las tareas fundamentales en el campo del Machine Learning y la estadística, con aplicaciones extensas en finanzas. Su objetivo es predecir la clase o categoría a la que pertenece una observación dada, basada en sus características (variables o Features). Es un tipo de aprendizaje supervisado, donde el algoritmo aprende de un conjunto de datos etiquetados.

Tipos de clasificación:#

1. Clasificación Binaria:

La clasificación binaria implica predecir una de dos clases posibles. Ejemplos en finanzas incluyen:

  • Determinar si un préstamo será pagado o no (default/no default).

  • Predecir si el precio de una acción subirá o bajará.

2. Clasificación Multiclase:

La clasificación multiclase involucra predecir una de tres o más clases posibles. Ejemplos en finanzas incluyen:

  • Clasificar el riesgo crediticio en categorías (bajo, medio, alto).

  • Identificar el sector de una empresa (tecnología, salud, finanzas).

3. Clasificación Multietiqueta:

En la clasificación multietiqueta, cada observación puede pertenecer a múltiples clases. Ejemplos en finanzas incluyen:

  • Etiquetar transacciones financieras con múltiples categorías de fraude.

  • Asignar múltiples etiquetas de riesgo a un portafolio de inversión.

Algoritmos de Clasificación:#

1. Regresión Logística

La regresión logística es un modelo estadístico que se utiliza para clasificar observaciones en dos categorías. Se basa en la función logística (sigmoide) para modelar la probabilidad de pertenencia a una clase.

Ventajas:

  • Simple y fácil de interpretar.

  • Rápido de entrenar.

  • Útil para problemas de clasificación binaria como predicción de impago de préstamos.

Desventajas:

  • Asume una relación lineal entre las variables independientes y el logit.

  • No maneja bien relaciones no lineales complejas.

3. Árboles de Decisión:

Los árboles de decisión dividen los datos en subconjuntos basados en condiciones sobre las características, formando una estructura de árbol.

Ventajas:

  • Fácil de visualizar e interpretar.

  • Maneja bien tanto variables categóricas como continuas.

  • Útil para la evaluación de crédito y análisis de riesgo.

Desventajas:

  • Propenso al sobreajuste (overfitting).

  • Sensible a pequeños cambios en los datos.

2. Support Vector Machines (SVM)

SVM encuentra el hiperplano que mejor separa las clases en el espacio de características.

Ventajas:

  • Efectivo en espacios de alta dimensión.

  • Funciona bien con una clara separación entre clases.

  • Útil para la detección de fraudes financieros.

Desventajas:

  • No es intuitivo y puede ser difícil de interpretar.

  • Sensible a la elección del kernel y los parámetros.

4. Redes Neuronales Artificiales:

Las redes neuronales artificiales son modelos de aprendizaje profundo que pueden capturar relaciones complejas entre las características y la variable objetivo.

Ventajas:

  • Capaces de modelar relaciones no lineales complejas.

  • Muy flexibles y potentes.

  • Útil para la predicción de precios de acciones y análisis de series temporales financieras.

Desventajas:

  • Requieren grandes cantidades de datos y poder computacional.

  • Difíciles de interpretar.