Si es un clasificador binario, esto no va a suceder. Sin embargo, puede llegar a un clasificador con 2 clases (digamos sí / no o bueno / malo) y una categoría adicional ‘Otros’, lo que puede significar que ni clase1 ni clase2.
Si su instancia positiva (clase1) está mal clasificada en clase2 u ‘Otros’, entonces es un falso negativo, es decir, clasificó erróneamente una muestra positiva como no positiva.
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De sus comentarios parece que está utilizando una herramienta con clasificador binario; sin embargo, no devuelve ninguna clase para el ejemplo. Esto puede suceder debido a un error cuando la probabilidad (o puntaje) del ejemplo de pertenecer a la clase 1 y la clase 2 es exactamente 0,5 (o igual), no puede elegir cuál elegir (normalmente la mayor probabilidad (o puntaje) es la clase asignada), por lo tanto, no lo asigna a ninguna clase y no obtienes membresía de clase para ese ejemplo. Normalmente, los lazos se rompen al azar, lo que no parece ser el caso aquí. Esto también puede indicar que el aprendizaje de su clasificador no está sucediendo correctamente, ¿puede deberse a un ajuste inadecuado (no puedo decir con certeza)?
