Contenido del Curso
Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos
Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos
Desafío 4: Validación cruzada
La validación cruzada es una técnica fundamental en el aprendizaje automático cuyo objetivo es evaluar el rendimiento de generalización de un modelo en datos no observados. Dado el riesgo inherente de sobreajustar un modelo a un conjunto de datos concreto, la validación cruzada ofrece una solución. Al dividir el conjunto de datos original en varios subconjuntos, el modelo se entrena en algunos de estos subconjuntos y se prueba en los demás.
Al rotar el pliegue de prueba y promediar los resultados de todas las iteraciones, obtenemos una estimación más sólida del rendimiento del modelo. Este proceso iterativo no sólo proporciona información sobre la variabilidad y el sesgo potenciales del modelo, sino que también ayuda a mitigar el sobreajuste, garantizando que el modelo tenga un rendimiento equilibrado en los distintos subconjuntos de datos.
Tarea
Implemente un proceso que combine el preprocesamiento de datos y el entrenamiento del modelo. Una vez establecido el proceso, utilice la validación cruzada para evaluar el rendimiento de un clasificador en el conjunto de datos Wine.
- Crear una canalización que incluya escalado estándar y clasificador de árbol de decisión.
- Aplique la validación cruzada quíntuple a la canalización.
- Calcular la precisión media de todos los pliegues.
Cambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones¡Gracias por tus comentarios!
Desafío 4: Validación cruzada
La validación cruzada es una técnica fundamental en el aprendizaje automático cuyo objetivo es evaluar el rendimiento de generalización de un modelo en datos no observados. Dado el riesgo inherente de sobreajustar un modelo a un conjunto de datos concreto, la validación cruzada ofrece una solución. Al dividir el conjunto de datos original en varios subconjuntos, el modelo se entrena en algunos de estos subconjuntos y se prueba en los demás.
Al rotar el pliegue de prueba y promediar los resultados de todas las iteraciones, obtenemos una estimación más sólida del rendimiento del modelo. Este proceso iterativo no sólo proporciona información sobre la variabilidad y el sesgo potenciales del modelo, sino que también ayuda a mitigar el sobreajuste, garantizando que el modelo tenga un rendimiento equilibrado en los distintos subconjuntos de datos.
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- Aplique la validación cruzada quíntuple a la canalización.
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Desafío 4: Validación cruzada
La validación cruzada es una técnica fundamental en el aprendizaje automático cuyo objetivo es evaluar el rendimiento de generalización de un modelo en datos no observados. Dado el riesgo inherente de sobreajustar un modelo a un conjunto de datos concreto, la validación cruzada ofrece una solución. Al dividir el conjunto de datos original en varios subconjuntos, el modelo se entrena en algunos de estos subconjuntos y se prueba en los demás.
Al rotar el pliegue de prueba y promediar los resultados de todas las iteraciones, obtenemos una estimación más sólida del rendimiento del modelo. Este proceso iterativo no sólo proporciona información sobre la variabilidad y el sesgo potenciales del modelo, sino que también ayuda a mitigar el sobreajuste, garantizando que el modelo tenga un rendimiento equilibrado en los distintos subconjuntos de datos.
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La validación cruzada es una técnica fundamental en el aprendizaje automático cuyo objetivo es evaluar el rendimiento de generalización de un modelo en datos no observados. Dado el riesgo inherente de sobreajustar un modelo a un conjunto de datos concreto, la validación cruzada ofrece una solución. Al dividir el conjunto de datos original en varios subconjuntos, el modelo se entrena en algunos de estos subconjuntos y se prueba en los demás.
Al rotar el pliegue de prueba y promediar los resultados de todas las iteraciones, obtenemos una estimación más sólida del rendimiento del modelo. Este proceso iterativo no sólo proporciona información sobre la variabilidad y el sesgo potenciales del modelo, sino que también ayuda a mitigar el sobreajuste, garantizando que el modelo tenga un rendimiento equilibrado en los distintos subconjuntos de datos.
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