Umbral de decisión (decision threshold) es un concepto utilizado principalmente en modelos de clasificación.
En inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Define el punto de corte a partir del cual el modelo clasifica.
Una observación en una categoría u otra.
Este umbral juega un papel crucial en la precisión.
El comportamiento de un modelo.
Influye directamente en la cantidad de falsos positivos.
Y falsos negativos que se generan durante la toma de decisiones.
¿Qué es un Umbral de Decisión?
En muchos modelos de clasificación como la regresión logística.
Las redes neuronales o los árboles de decisión.
El modelo produce una probabilidad como salida.
Esa probabilidad refleja la certeza.
Que una observación pertenezca a una clase particular.
El umbral de decisión es el valor de probabilidad.
Determina si la observación debe ser clasificada en una clase o en otra.
Probabilidad mayor al umbral
Se clasifica en una clase (por ejemplo, clase positiva).
Probabilidad menor al umbral
Se clasifica en la otra clase (por ejemplo, clase negativa).
El valor predeterminado del umbral en muchos casos es 0.5
Significa que si la probabilidad de la clase positiva es mayor o igual a 0.5
Se clasifica en la clase positiva.
De lo contrario se clasifica en la clase negativa.
¿Cómo Funciona el Umbral de Decisión?
Consideremos un modelo de clasificación binaria.
Que tiene como salida una probabilidad entre 0 y 1.
Un modelo que clasifica correos electrónicos como «spam» o «no spam».
Si el modelo genera una probabilidad de 0.8 para un correo en particular.
Y el umbral de decisión se ha establecido en 0.5
El modelo clasificaría ese correo como «spam» clase positiva.
Si la probabilidad fuera 0.3, el correo se clasificaría como «no spam» clase negativa.
Ajuste del Umbral de Decisión
El umbral de decisión puede ajustarse para optimizar el rendimiento del modelo.
Según el problema y los objetivos específicos.
El ajuste del umbral puede tener un impacto significativo.
En las métricas de rendimiento del modelo.
Precisión
Cuántos de los positivos clasificados son realmente positivos.
Recall (Sensibilidad)
Cuántos de los verdaderos positivos se han identificado correctamente.
Especificidad
Cuántos de los negativos reales se han clasificado correctamente.
F1-Score
Una medida balanceada entre precisión y recall.
Ejemplo
Bajo umbral (por ejemplo, 0.2)
El modelo es más permisivo y clasifica más observaciones.
Como positivas aumenta el recall.
Pero puede reducir la precisión.
Alto umbral (por ejemplo, 0.8)
El modelo es más estricto y clasifica menos observaciones.
Como positivas aumenta la precisión.
Pero puede reducir el recall.
Umbral de Decisión en Modelos de Clasificación Multiclase
En clasificación multiclase el umbral de decisión puede aplicarse de diversas maneras.
Una sola probabilidad por clase
Ajustar el umbral para cada clase en particular.
Podría ser útil en aplicaciones donde una clase tiene más importancia que otra.
Umbral único para todas las clases
Utilizar un único umbral para decidir entre todas las clases posibles.
Seleccionando la clase con la probabilidad más alta.
¿Cómo Elegir el Umbral de Decisión?
La selección del umbral adecuado depende del contexto y los objetivos del modelo.
Optimización de Métricas Específicas
Si se prioriza la precisión se puede ajustar el umbral hacia un valor alto.
Si se busca un alto recall el umbral podría ajustarse hacia un valor bajo.
Curvas de Rendimiento
Las curvas ROC (Receiver Operating Characteristic) y curvas de precisión-recall
Pueden ayudar a visualizar el impacto de diferentes umbrales.
En el rendimiento del modelo.
Al variar el umbral podemos observar cómo cambia.
El equilibrio entre los falsos positivos y falsos negativos.
Costos y Consecuencias
En aplicaciones donde los falsos negativos.
Tienen consecuencias graves.
Diagnóstico médico puede ser preferible reducir el umbral.
Para aumentar el recall.
Como la detección de fraudes.
Un umbral más alto podría ser preferible para reducir la cantidad.
De falsos positivos.
Aunque esto podría disminuir el recall.
Ejemplos de Uso del Umbral de Decisión
Diagnóstico Médico
En un modelo que predice enfermedades.
Un bajo umbral podría ser utilizado para asegurarse.
De que los pacientes con síntomas mínimos sean identificados.
Y examinados más a fondo.
Minimizando el riesgo de pasar por alto un caso grave.
Detección de Fraude
En sistemas de detección de fraude un umbral bajo podría ser utilizado.
Para identificar todas las posibles transacciones fraudulentas.
Aunque esto podría generar más falsos positivos.
Transacciones no fraudulentas que se marcan como fraudulentas.
Clasificación de Imágenes
Para la clasificación de imágenes el umbral de decisión puede ajustarse.
Para balancear el número de imágenes mal clasificadas.
Como positivas (falsos positivos).
Negativas (falsos negativos).
El umbral de decisión es una herramienta esencial en la clasificación de modelos de IA.
Ajustarlo adecuadamente permite optimizar el rendimiento del modelo.
Según las necesidades y objetivos específicos.
Como maximizar la precisión, el recall o el F1-Score.
Dependiendo del dominio y el contexto.
El umbral puede tener un impacto considerable en la efectividad del modelo.
En la toma de decisiones basada en los resultados generados por el sistema.
Te puede interesar;
Curso de ChatGPT: Todo lo que debes saber
