Los métodos de clasificación del aprendizaje automático han sido ampliamente utilizados en casi todas las disciplinas. Un nuevo método de clasificación, llamado regresión Taba, fue introducido para analizar resultados binarios, multinomiales y ordinales. Para evaluar el rendimiento de la regresión Taba, se analizaron datos de cirrosis hepática obtenidos de un estudio de la Clínica Mayo. Los resultados fueron luego comparados con una red neuronal artificial (ANN), un bosque aleatorio (RF), regresión logística (LR) y análisis probit (PA). Los resultados utilizando datos de cirrosis revelaron que el modelo de regresión Taba podría ser un competidor de otros modelos de clasificación basados en la tasa de verdaderos positivos, la puntuación F, la precisión y el área bajo la curva característica de operación del receptor (AUC). La regresión Taba puede ser utilizada por investigadores y profesionales como un método alternativo de clasificación en el aprendizaje automático. En conclusión, la regresión Taba proporcionó un resultado confiable en cuanto a precisión, recall, puntuación F y AUC cuando se aplicó a los datos de cirrosis.