Límite de decisión

En un problema de clasificación, la línea de división que separa las clases negativas de las positivas es el límite de decisión. Esto determina a qué clase pertenece un ejemplo en función del valor que estima entre 0 y 1. Un límite de decisión se puede expresar como las siguientes instrucciones, donde p̂ es el valor de estimación e ŷ es la clasificación:

Nota: Observe el uso del símbolo “sombrero” por encima de y y p. Este símbolo se utiliza a menudo para denotar una estimación de un modelo.
Por lo tanto, si el modelo calcula un valor de estimación mayor o igual que 0,50, entonces clasifica esa instancia como un 1 (recomendará el juego). Si el valor de estimación es menor que 0,50, el modelo clasifica la instancia como 0 (no recomendará el juego). Cuando se grafica en una función sigmoidea, esto tendría un aspecto similar al siguiente:

El límite de decisión en una función sigmoidea es capaz de tener en cuenta el valor atípico, lo que mejora la capacidad del algoritmo para clasificar los ejemplos de datos. Puede configurar un límite diferente en función de los datos y el contexto del problema que está intentando resolver. Un límite de decisión de 0,50 no siempre es la mejor opción posible.