Cómo crear Clasificadores de Machine Learning ante Clases Desbalanceadas asignando Pesos con Python
Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia: Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2022, 24 de Enero). Cómo crear Clasificadores de Machine Learning ante Clases Desbalanceadas asignando Pesos con Python [Video]. YouTube. [Incluye aquí la URL del video]. 👉 Xiperia ofrece consultoría empresarial que transforma datos en conocimiento accionable para alcanzar los objetivos de tu negocio. Conoce más en https://www.xiperia.com ℹ️ Octavio Gutiérrez es el único responsable del contenido, afirmaciones y opiniones expresadas en este video, las cuales no están vinculadas a las organizaciones a las que está asociado. 🌐 Para conocer más sobre Octavio Gutiérrez, visita su perfil en LinkedIn / octaviogutierrez Para guiar tu aprendizaje, en este vínculo ( • Curso de Inteligencia Artificial (IA) y Ma... ) se encuentra una guía secuencial para aprender: 1. Programación Básica con Python; 2. Manejo de Datos; 3. Visualización de Datos; 4. Análisis de Datos; y 5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos. ******************************************** Ante una distribución desbalanceada de clases, crea clasificadores robustos utilizando el mecanismo de asignación de pesos. Este video incluye una explicación del problema de clases desbalanceadas (o datos desbalanceados) y explica cómo crear clasificadores robustos pese a ello. Además, se presenta y programa un ejemplo utilizando datos de cáncer de mama y la librería de Scikit-Learn de Python. Índice del Video: 0:00 Introducción al problema 3:11 Librerías y código de soporte 6:13 Datos de cáncer de mama 11:32 Técnica de asignación de pesos ⭐ Apoya a Código Máquina dando un Like, Comentando, Compartiendo o con un Super Gracias. 📊 Los datos no mienten: La caída del cabello se frena con mantenimiento predictivo, no correctivo. El nuevo shampoo sólido anticaída de la co-fundadora de Código Máquina es el upgrade de alto rendimiento que tu hardware biológico necesita. 🧪💻🧬 👉 Consigue el tuyo y estabiliza el sistema: https://bit.ly/Sinhaki El código del video está disponible en GitHub https://github.com/CodigoMaquina/code #DataScience #AprendizajeAutomático #MachineLearning #AprendizajeDeMaquina #ScikitLearn #SkLearn #CienciaDeDatos
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