Modelos de clasificación: qué son, tipos y ejemplos en machine learning

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15/12/2025

Los modelos de clasificación son algoritmos que forman parte del análisis predictivo en inteligencia artificial. Sus aplicaciones son múltiples y se utilizan en incontables sectores, como detectar fraudes o hacer recomendaciones de productos. Sin embargo, hay varios tipos y no siempre se emplean los mismos. En este artículo, veremos cuáles son y sus características y algunos ejemplos reales.

¿Qué son los modelos de clasificación?

Los modelos de clasificación son algoritmos que asignan una etiqueta o una categoría a un dato de entrada. Para ello, van comparando los patrones que hay dentro de un conjunto de datos etiquetados y así aprenden las características que tiene cada uno. Se trata de un aprendizaje supervisado previo, que les sirve para hacer futuras clasificaciones de los datos nuevos que reciben con una probabilidad o una decisión directa.

Estos modelos se usan en el aprendizaje automático para resolver tareas como clasificar textos, identificar imágenes, anticipar riesgos o comparar el comportamiento de los clientes. Por su utilidad, se integran en los flujos analíticos de las empresas, junto a procesos como el ETL. De este modo, pueden depurar los datos o las estrategias de data governance, que se encargan de garantizar la calidad y la trazabilidad.

modelos de clasificación

Tipos de modelos de clasificación y sus características

Los algoritmos de los modelos clasificación no funcionan siempre del mismo modo y se adaptan mejor según el tipo de dato, el tamaño del conjunto de entrenamiento o la interpretabilidad requerida. Los modelos predictivos más utilizados son los siguientes:

Regresión logística

La regresión logística es uno de los modelos más conocidos y se usa para problemas de clasificación binaria. Su funcionamiento consiste en calcular cuál es la probabilidad de que una observación pertenezca a una clase u otra, y ofrece una salida interpretable y fácil de implementar. Este modelo se usa en análisis de riesgos, marketing y predicción de comportamientos recurrentes.

Sus ventajas principales son la rapidez, la flexibilidad y la facilidad para integrarla en flujos analíticos que ya existen. En el caso de sectores regulados o cuando se busca una analítica se emplea porque son modelos transparentes y que justifican las decisiones.

Árboles de decisión

Otro de los algoritmos de clasificación más conocidos son los árboles de decisión. Estos dividen los datos mediante reglas lógicas que identifican cuáles son las características más relevantes. Son modelos visuales, intuitivos y fáciles de interpretar, y su uso principal se encuentra en aquellos entornos en los que se necesita conocer cómo se llega a una clasificación. Se utilizan en áreas como medicina, finanzas, recursos humanos o en detección temprana de anomalías.

Su principal ventaja es que pueden manejar datos heterogéneos sin apenas preprocesamiento. Además, sirven como base para técnicas más avanzadas, como Random Forest o Gradient Boosting, que pueden mejorar la precisión, pero sin modificar la lógica del árbol original.

K-Nearest Neighbors (KNN)

El algoritmo KNN clasifica una observación en función de las clases predominantes entre sus vecinos más cercanos. Es un método simple, pero efectivo, sobre todo cuando los patrones de decisión dependen de la proximidad en el espacio de características.

Aunque no es el más rápido cuando se trabaja con volúmenes de datos muy grandes, sí que es muy versátil en aplicaciones como el reconocimiento de patrones, clasificación de imágenes o análisis de hábitos de consumo. Su comportamiento se puede ajustar fácilmente eligiendo al número de vecinos y a las métricas de distancia utilizadas.

Máquinas de vectores de soporte (SVM)

Las máquinas de vectores de soporte o SVM buscan la frontera de separación óptima que hay entre clases, y llevan al máximo la distancia entre la frontera y los datos más cercanos. Son capaces de trabajar con relaciones no lineales, ya que utilizan funciones kernel, que se pueden adaptar a problemas complejos.

Este tipo de modelo se utiliza con frecuencia en los entornos que necesitan clasificaciones precisas, pero en las que hay pocos datos de entrenamiento. Por ejemplo, bioinformática, reconocimiento de texto o detección de patrones en industrias técnicas. El rendimiento que tienen es bueno y por eso son una alternativa cuando los algoritmos que se emplean podrían sobreajustarse.

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Ejemplos de modelos de clasificación

Aunque no podamos verlos, los algoritmos de clasificación de machine learning están presentes en multitud de sistemas que utilizamos en el día a día. El ejemplo más sencillo es la detección de spam que tenemos en el correo electrónico. Para ello, los algoritmos analizan palabras clave, metadatos y patrones de envío para decidir si un mensaje pertenece a la clase “spam” o “no spam”.

Otro ejemplo son los sistemas de recomendación en las plataformas de entretenimiento o en las redes sociales. Estas predicen si un usuario tiene más probabilidad de interactuar con un producto u otro, en función de su comportamiento previo.

En los sectores industriales, estos modelos usan análisis de sensores en la maquinaria para anticiparse a los posibles fallos que puedan tener. Otro ejemplo de uso son las estrategias comerciales en las que se predice la probabilidad de conversión. Por lo general, se complementan con soluciones de big data, que trabajan con volúmenes de información muy grandes, y con prácticas como la metodología DevOps, que despliega los modelos de forma continua y segura.

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