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# Clasificación de textos para la evaluación del modelo en Amazon Bedrock
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Para clasificar texto en categorías predefinidas, se utiliza la clasificación de texto. Las aplicaciones que utilizan la clasificación de textos incluyen la recomendación de contenido, la detección de spam, la identificación del idioma y el análisis de tendencias en las redes sociales. Las clases desequilibradas, los datos ambiguos, los datos ruidosos y los sesgos en el etiquetado son algunos de los problemas que pueden provocar errores en la clasificación del texto.

**importante**  
En lo que respecta a la clasificación de texto, existe un problema conocido en el sistema que impide que los modelos Cohere completen correctamente la evaluación de toxicidad.

Se recomienda utilizar los siguientes conjuntos de datos integrados con el tipo de tarea de clasificación de texto.

**Women's E-Commerce Clothing Reviews**  
Women's E-Commerce Clothing Reviews es un conjunto de datos que contiene reseñas de ropa escritas por clientes. Este conjunto de datos se utiliza en tareas de clasificación de textos. 

La siguiente tabla resume las métricas calculadas y los conjuntos de datos integrados recomendados. Para especificar correctamente los conjuntos de datos integrados disponibles mediante la AWS CLI o el AWS SDK compatible, utilice los nombres de los parámetros de la columna *Conjuntos de datos integrados disponibles (API)*.




**Conjuntos de datos integrados disponibles en Amazon Bedrock**  
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/bedrock/latest/userguide/model-evaluation-text-classification.html)

Para obtener más información sobre cómo se calcula la métrica computada para cada conjunto de datos integrado, consulte [Revisión de los informes y las métricas de los trabajos de evaluación de modelos en Amazon Bedrock](model-evaluation-report.md)