Clasificador de máxima entropía
Un clasificador de máxima entropía, también conocido como clasificador de máxima entropía condicional (MEC), es un modelo de clasificación probabilístico que se basa en el principio de entropía máxima. Este tipo de clasificador es útil cuando se tienen datos de entrada y se desea asignar una clase a cada instancia de acuerdo con la distribución de probabilidad condicional.
El clasificador de máxima entropía asigna una distribución de probabilidad sobre las clases dadas las características de entrada, de manera que maximiza la entropía (o incertidumbre) de la distribución condicional. Esto significa que el clasificador no hace suposiciones fuertes sobre la distribución de los datos y busca encontrar la distribución más uniforme dadas las restricciones impuestas por los datos de entrenamiento.
Para entrenar un clasificador de máxima entropía, se utilizan algoritmos de optimización que buscan encontrar los pesos óptimos para cada característica de entrada, de manera que se maximice la entropía condicional. Una vez entrenado, el clasificador puede utilizarse para predecir la clase de nuevas instancias basándose en la distribución de probabilidad condicional aprendida durante el entrenamiento.
En resumen, un clasificador de máxima entropía es un modelo probabilístico que busca asignar clases a instancias de entrada maximizando la entropía condicional, lo que lo hace útil en situaciones donde se desea evitar hacer suposiciones fuertes sobre la distribución de los datos.