Evalúa un modelo de Machine Learning con validación cruzada | Machine Learning 101
Entra a pyninja.pro y comienza a aprender Machine Learning hoy mismo. En este video, veremos la validación cruzada (cross-validation), una técnica de evaluación de modelos de Machine Learning que divide los datos en subconjuntos (conocidos como folds o pliegues), entrenando el modelo en algunos de ellos y evaluándolo en otros para medir su rendimiento, y detectar algún sobreajuste o subajuste. #python #machinelearning #scikitlearn Más videos: Analizando un portafolio de inversión con Python y Matplotlib | Machine Learning 101 • Analizando un portafolio de inversión con ... Diferencia entre regresión lineal simple y múltiple | Machine Learning 101 • Diferencia entre regresión lineal simple y... Regresión polinomial con Python | Machine Learning 101 • Regresión polinomial con Python | Machine ... Temas del video: Python Machine learning Scikit-learn Validación cruzada (cross-validation) Sígueme en: Twitter: / pyninja_ Contacto: [email protected] Acerca de pyninja: pyninja es una plataforma (https://pyninja.io/) y un canal de YouTube ( / @pyninja ) especializado en la producción de contenido educativo sobre Machine Learning con Python. Nos enfocamos en proporcionar recursos en español mediante video tutoriales prácticos para facilitar el aprendizaje. Capítulos: 00:00 - Intro 00:30 - Recapitulando 02:00 - Definición de validación cruzada (cross-validation) 02:30 - Conjunto de entrenamiento y prueba 05:24 - Explicación de validación cruzada (cross-validation) 10:10 - Validación cruzada con Python
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