Clasificación de máxima verosimilitud
La clasificación de máxima verosimilitud es un método utilizado en estadística para estimar los parámetros de un modelo probabilístico. En el contexto de la clasificación, la máxima verosimilitud se utiliza para asignar una etiqueta a una observación basándose en la probabilidad de que pertenezca a una determinada clase.
En términos generales, la clasificación de máxima verosimilitud consiste en calcular la probabilidad de que una observación pertenezca a cada una de las clases posibles, y luego asignar la etiqueta de la clase con la mayor probabilidad.
Para ello, se utilizan modelos probabilísticos como el modelo de regresión logística o el modelo de Naive Bayes, que permiten estimar las probabilidades de pertenencia a cada clase en función de las características de la observación.
En resumen, la clasificación de máxima verosimilitud es un enfoque probabilístico para asignar etiquetas a observaciones en función de la probabilidad de pertenencia a cada clase, estimada a partir de un modelo probabilístico.