El conjunto de prueba (CP), en el contexto de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se refiere a un conjunto separado de datos que se utiliza para evaluar la precisión y el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático entrenado.
El conjunto de prueba consta de un conjunto de ejemplos etiquetados similares al conjunto de entrenamiento, pero que el modelo no ha visto antes durante su proceso de entrenamiento. El modelo de aprendizaje automático utiliza el conjunto de prueba para evaluar su capacidad para generalizar y predecir con precisión etiquetas de salida para nuevos ejemplos.
La evaluación del modelo en el conjunto de prueba ayuda a determinar si el modelo está sobreajustando o subajustando los datos de entrenamiento. El sobreajuste ocurre cuando el modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y no se generaliza bien a nuevos datos, mientras que el subajuste ocurre cuando el modelo no se ajusta lo suficiente a los datos de entrenamiento y no puede predecir con precisión los datos de prueba.
Es importante tener un conjunto de prueba independiente para evaluar el rendimiento del modelo, ya que utilizar el conjunto de entrenamiento para la evaluación puede llevar a una evaluación optimista de la precisión del modelo.
La inteligencia artificial (IA) puede cambiar la forma de gestionar los canales de ventas y clientes de las empresas fabricantes y distribuidoras de p [...]
Leer más »En la era digital en la que vivimos, la inteligencia artificial (IA) ha emergido como una fuerza disruptiva en numerosas industrias, y el sector banca [...]
Leer más »A medida que el comercio electrónico continúa creciendo a un ritmo vertiginoso, los estafadores también están encontrando nuevas y sofisticadas fo [...]
Leer más »El Procesamiento del Lenguaje Natural o NLP analiza cómo las máquinas entienden, interpretan y procesan el lenguaje humano.
Leer más »
