La evaluación comparativa es un proceso de comparación de diferentes modelos o algoritmos para determinar cuál es el mejor para una tarea o conjunto de datos determinados. La evaluación comparativa es un paso crítico en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático, ya que ayuda a los ingenieros y científicos de datos a seleccionar el modelo más preciso y eficiente para una tarea específica.
En la evaluación comparativa, se compara el rendimiento de diferentes modelos utilizando una métrica o conjunto de métricas que reflejan la calidad de la predicción o la precisión del modelo. Algunas métricas comunes incluyen la precisión, la precisión media, la sensibilidad y la especificidad. También se pueden utilizar medidas de rendimiento más avanzadas, como el área bajo la curva (AUC) o la pérdida logarítmica.
La evaluación comparativa también puede implicar el uso de técnicas de validación cruzada, donde se divide el conjunto de datos en conjuntos de entrenamiento y prueba, y se entrena y prueba cada modelo en diferentes subconjuntos de datos para evitar el sobreajuste.
Seguramente te estés preguntando ¿Qué es un seguro de caución? ¿Y cómo ayuda a tu empresa? Y es que, en el entorno económico actual, [...]
Leer más »Cada día tenemos más presente la inteligencia artificial en las empresas y su crecimiento prácticamente se aplica en todos los sectores. Cuando fin [...]
Leer más »La web semántica o “internet del conocimiento” es una prolongación de la actual web. A diferencia de esta, la web semántica se basa en proporci [...]
Leer más »La tecnología Blockchain o cadena de bloques es conocida sobre todo como la arquitectura informática en la que se basa el Bitcoin y otras criptomone [...]
Leer más »
