Clasificador lineal

En el campo del aprendizaje automático, el objetivo de la clasificación estadística es utilizar las características de un objeto para identificar a qué clase (o grupo) pertenece. Un clasificador lineal logra esto tomando una decisión de clasificación basada en el valor de una combinación lineal de características. Las características de un objeto también se conocen como valores característicos y se presentan típicamente a la máquina en un vector llamado vector característico. Estos clasificadores funcionan bien para problemas prácticos como la clasificación de documentos, y más generalmente para problemas con muchas variables (características), alcanzando un nivel de precisión comparable a los clasificadores de no lineales y requieren menos tiempo para entrenar y usar.

Si el vector de las características de entrada es un vector de números reales x → {\displaystyle {\vec {x}}} entonces la puntuación de salida es donde w → {\displaystyle {\vec {w}}} es un vector real de pesos, y f es una función que convierte el producto escalar de los dos vectores en la salida deseada. En otras palabras, w → {\displaystyle {\vec {w}}} es una función lineal que mapea x → {\displaystyle {\vec {x}}} en R. El peso del Vector w → {\displaystyle {\vec {w}}} se aprende de un conjunto de muestras de entrenamiento etiquetadas. A menudo f es una función simple que asigna todos los valores por encima de un cierto umbral a la primera clase y todos los demás valores a la segunda clase. Una f más compleja da la probabilidad de que un elemento pertenezca a una clase determinada. Para un problema de clasificación de dos clases, se puede ver el funcionamiento de un clasificador lineal como dividir una entrada de un espacio multidimensional con un hiperplano: todos los puntos en un lado del hiperplano se clasifican como "sí" y los otros como "no" .

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