Píldoras sobre medicina basada en pruebas
Píldoras sobre medicina basada en pruebas
La V de Cramer permite cuantificar la fuerza de la asociación entre dos variables categóricas (nominales), no ordinales. Es especialmente útil cuando las variables tienen múltiples categorías, ya que permiten condensar la fuerza de asociación en una sola cifra. Sus valores abarcan desde 0, no asociación, hasta 1, una asociación perfecta.
Se abordan tres componentes importantes en el proceso de entrenamiento de un algoritmo de aprendizaje automático: la función de pérdida, la métrica de desempeño y el control de validación. Se subraya la necesidad de equilibrar precisión y capacidad predictiva para obtener modelos robustos y efectivos.
Contrario a lo que podría pensarse, la inclusión de un número elevado de variables en un modelo de regresión lineal puede ser contraproducente para su rendimiento, produciendo un sobreajuste de los datos y disminuyendo la capacidad de generalización. Es la conocida como maldición de la multidimensionalidad.
La manipulación visual de los datos utilizando gráficos mal diseñados puede distorsionar su interpretación. Se describen los errores más comunes, como la omisión de ejes, escalas manipuladas y gráficos circulares confusos, que pueden inducir a conclusiones erróneas. Aprender a detectar estos errores nos permitirá mejorar la capacidad de análisis visual e interpretación de los datos.
El sobreajuste ocurre cuando un algoritmo aprende en exceso los detalles de los datos de entrenamiento, capturando no solo la esencia de la relación entre ellos, sino también el ruido aleatorio que siempre va a estar presente. Esto afecta negativamente su rendimiento y su capacidad de generalización cuando introduzcamos datos nuevos, no vistos durante el entrenamiento.