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Clasificación: validación de modelos y métricas de evaluación

Es parte de los cursos de Machine Learning en Data Science.
Discusiones sobre este curso

Clasificación: validación de modelos y métricas de evaluación

Resumen del curso

  • Valide modelos de machine learning con el método hold-out y validación cruzada
  • Evalúe modelos de machine learning a partir de métricas de desempeño
  • Identifique cuáles son las métricas más apropiadas para cada tipo de problema
  • Realice el balanceo de datos utilizando oversampling y undersampling
  • Aplique un pipeline para validar modelos de forma correcta

Público Objetivo

Científicos de datos que trabajan en la construcción de modelos de aprendizaje automático; personas que necesitan evaluar el desempeño de modelos de ML.

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Última actualización

6/27/2025

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45

Actividades

110

Minutos de video

2134

Alumnos en este curso

9.6

Nota del curso

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Formación con este curso

Instructores

Contenido Detallado

  1. 1. Clasificando datos

    • Creando un modelo inicial
    • Validando el modelo
    • Evaluando el modelo

  2. 2. Métricas de evaluación

    • La matriz de confusión
    • Curva ROC
    • Curva de presición vs sensibilidad
    • Informe de métricas

  3. 3. Validación cruzada

    • Validación cruzada
    • Validación cruzada con sensibilidad
    • Stratfield KFold

  4. 4. Balanceo de datos

    • Oversampling
    • Pipeline para Validación
    • Undersampling
    • Probando el modelo

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