La Permutation importance es una técnica utilizada en el aprendizaje automático para evaluar la importancia relativa de las características (features) en un modelo de predicción. La idea es medir el impacto de la eliminación o permutación aleatoria de una característica en el rendimiento del modelo. En general, cuanto mayor sea la disminución del rendimiento del modelo después de la eliminación o permutación de una característica, mayor será su importancia para el modelo.
La Permutation importance es útil porque ayuda a identificar las características que son más relevantes para un problema de predicción en particular, lo que puede guiar la selección de características y la optimización de modelos. Además, puede ser utilizada con diferentes algoritmos de aprendizaje automático, incluyendo árboles de decisión, modelos lineales y redes neuronales.
La Permutation importance puede ser computacionalmente costosa, ya que implica entrenar y evaluar el modelo varias veces. Sin embargo, existen implementaciones eficientes de la técnica disponibles en bibliotecas de aprendizaje automático como Scikit-learn en Python, lo que hace que sea fácil de usar para científicos de datos y analistas.
Desde 2008, varios países han promulgado leyes que reconocen la importancia de integrar la inteligencia artificial (IA) en ámbitos clave de la vida [...]
Leer más »Normalmente las siglas NPLs (Non Performing Loans) se utilizan en el ámbito financiero y es una realidad tanto en los bancos españoles como en los b [...]
Leer más »En los últimos años todos los temas referentes a la Inteligencia Artificial (IA) están levantando un enorme interés. Quizás sea porque el corazó [...]
Leer más »Las tecnologías de IA se usan actualmente en las empresas para la transformación de los procesos de negocio, impulsar la interacción con los client [...]
Leer más »
