Categoría Aprendizaje automático

Sobreajuste Sobreajuste

Apofenia

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.
Sobreajuste Sobreajuste

La sabiduría de los arcianos

Los árboles de decisión simples tienen el problema de ser menos precisos que otros algoritmos de regresión o clasificación, además de ser poco robustos ante pequeñas modificaciones de los datos con los que se elaboran. Se describen algunas técnicas para elaborar árboles de decisión combinados, como las de agregación por remuestreo y los bosques aleatorios, que tienen como objetivo mejorar la exactitud de las predicciones y evitar el sobreajuste de los modelos.
Sobreajuste Sobreajuste

El árbol y el laberinto

Un árbol de decisión es un modelo de aprendizaje automático que se utiliza para estimar una variable objetivo basándose en varias variables de entrada. Esta variable objetivo puede ser tanto numérica (árboles de regresión) como nominal (árboles de clasificación). Se describe la metodología de construcción de árboles de decisión para regresión y clasificación, así como su interpretación.
F1-score

Un intruso de otro mundo

El F1-score, también llamado F-score o medida F, es un estimador de la capacidad de clasificación de una prueba que se usa con frecuencia en la ciencia de datos y en los algoritmos de inteligencia artificial y que puede ser de utilidad para la valoración de las pruebas diagnósticas. Es la media armónica de sensibilidad y valor predictivo positivo, por lo que pondera el valor de ambos en un solo estimador.
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