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Tutorial: VALIDACIÓN CRUZADA con Scikit-Learn
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- Опубліковано 12 сер 2024
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En este tutorial veremos de forma práctica cómo usar la librería Scikit-Learn para realizar la validación cruzada de un modelo de Machine Learning usando el método conocido como validación por k iteraciones (o k-fold cross-validation).
Enlace al notebook: drive.google.com/drive/folder...
Enlace al set de datos: drive.google.com/file/d/1unAc...
Contenido:
00:00 Introducción
00:33 Academia online y servicios
00:59 Estructura del tutorial
01:43 Repaso k-fold cross-validation
06:02 El problema a resolver y el set de datos
10:57 Generación de particiones con “KFold”
17:27 Ejemplo completo k-fold cross-validation
28:19 ¿Qué valor de k debemos usar?
33:56 Conclusión
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🎥 Explicación k-fold cross-validation: • Validación cruzada y k...
🎥 ¿Qué es el ajuste o afinación de hiperparámetros?: • ¿Qué es el AJUSTE DE H...
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Soy Miguel Sotaquirá, el creador de Codificando Bits. Tengo formación como Ingeniero Electrónico, y un Doctorado en Bioingeniería, y desde el año 2017 me he convertido en un apasionado por el Machine Learning y el Data Science, y en la actualidad me dedico por completo a divulgar contenido y a brindar asesoría a personas y empresas sobre estos temas.
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😄 Como siempre una excelente explicación. Muchas gracias.
Justo el tema que estoy estudiando. Tu anteior video de cross-validation me fue muy útil hoy!! Veré este.
Gracias por compartir el video. Muy clara la explicación!
¡Gracias!
Excelente el video, porsupuesto que esperamos como hacer el ajuste de los hiperparametros y los pasos que siguen!!!
Grande profe 🙌🙌🙌
Excelente explicacion
Gracias!! muy bueno!
Me gustaría ver los pasos que vendrían después de la validación cruzada.
video de como entrenar un llm desde cero 😢