Flujo de trabajo del machine learning

Understanding Machine Learning

Lis Sulmont

Curriculum Manager, DataCamp

Flujo de trabajo del machine learning

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Nuestro escenario

Ciudad de Nueva York

Nuestro conjunto de datos: Venta de propiedades en NYC de 2015 a 2019

Incluye:

  • Superficie
  • Vecindario
  • Año de construcción
  • Precio de venta
  • y más...

Nuestro objetivo: Precio de venta

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Paso 1: Extraer atributos

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Paso 2: Dividir el conjunto de datos

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Paso 3: Entrenar el modelo

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Paso 3: Entrenar el modelo

$$

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Paso 4: Evaluar

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Paso 4: Evaluar

Evaluación

  • Conjunto de datos de prueba: datos "no vistos"
  • Muchas formas de evaluar:
    • ¿Cuál es el error promedio de las predicciones?
    • ¿Qué porcentaje de pisos predijo con exactitud el modelo dentro de un margen del 10 %?
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Paso 4: Evaluar

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Paso 4: Evaluar

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Paso 4: Evaluar

  • Si no es así, afina el modelo y vuelve a entrenarlo:
    • Por ejemplo, cambia las opciones del modelo, añade o elimina atributos
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Flujo de trabajo del machine learning

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Resumen de pasos

  1. Extraer atributos
    • Elegir atributos y manipular el conjunto de datos
  2. Dividir el conjunto de datos
    • Conjunto de datos de entrenamiento y prueba
  3. Entrenar el modelo
    • Introducir el conjunto de datos de entrenamiento en un modelo de machine learning
  4. Evaluar
    • Si no se alcanza el rendimiento deseado: afina el modelo y repite el Paso 3
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¡Practiquemos!

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