La evaluación de modelos es un proceso crítico en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático y consiste en medir y comparar el rendimiento de los modelos para determinar su precisión y eficacia. El objetivo de la evaluación de modelos es determinar si un modelo es capaz de hacer predicciones precisas y consistentes sobre nuevos datos.
En el proceso de evaluación de modelos, se utiliza un conjunto de datos de prueba para probar el modelo y medir su rendimiento en términos de métricas específicas, como la precisión, la sensibilidad, la especificidad y la F1-score, entre otras. Estas métricas permiten determinar cuán bien el modelo se desempeña en la tarea para la cual se ha entrenado.
Además de las métricas de rendimiento, también se pueden utilizar técnicas de validación cruzada para evaluar la capacidad del modelo para generalizar a nuevos datos. Esto se hace dividiendo el conjunto de datos en varios subconjuntos de entrenamiento y prueba y evaluando el modelo en cada subconjunto para determinar su capacidad para hacer predicciones precisas en datos no vistos.
La Cámara Oficial de Comercio de Sevilla, en colaboración con el Instituto Español de Analistas Financieros (IEAF), ofreció el pasado 16 de marzo [...]
Leer más »El mundo está experimentando un crecimiento exponencial en la generación de datos con una escala cada vez mayor. Según IDC (International Data Corp [...]
Leer más »El software de detección de fraude es una herramienta importante para proteger las empresas y los individuos de la actividad fraudulenta y minimizar [...]
Leer más »Ya tienes todo lo necesario para ponerte manos a la obra y empezar a trabajar con los datos de la empresa. Tras sortear los primeros obstáculos de ma [...]
Leer más »
