La evaluación de tecnología en el campo de la electrónica conduce al gran desarrollo de las Redes de Sensores Inalámbricos (WSN) para una variedad de aplicaciones. Los nodos de los sensores se despliegan en entornos peligrosos y son operados por fuentes de batería aisladas. La conectividad de la red se basa puramente en la disponibilidad de energía, lo que afecta la vida útil de la red. Por lo tanto, la energía debe ser utilizada sabiamente para prolongar la vida útil de la red. Los nodos de los sensores que fallan debido a la energía deben ser detectados rápidamente para mantener la red. En una WSN, se utilizan clasificadores para detectar las fallas y verificar los datos generados por los nodos de los sensores. En este documento, se han tomado seis clasificadores como Máquina de Vectores de Soporte, Red Neuronal Convolucional, Perceptrón Multicapa, Descenso de Gradiente Estocástico, Bosque Aleatorio y Red Neuronal Probabilística para el análisis. Se inyectan seis fallas diferentes (falla de Offset, falla de Ganancia, falla de Atascado, Fuera de Límites, falla de Pico y Pérdida de Datos) en los datos generados por los nodos de los sensores. Los datos defectuosos son verificados por los clasificadores. Los resultados de la simulación muestran que el Bosque Aleatorio detectó más fallas y también superó a todos los demás clasificadores en esa categoría.