Flujo de trabajo del machine learning

Comprender el machine learning

Lis Sulmont

Curriculum Manager, DataCamp

Flujo de trabajo del machine learning

Nuestro escenario

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

Incluye: Superficie

Nuestro objetivo: Precio de venta

Paso 1: Extraer atributos

Paso 2: Dividir el conjunto de datos

Paso 3: Entrenar el modelo

Paso 3: Entrenar el modelo

$$

Paso 4: Evaluar

Paso 4: Evaluar

Conjunto de datos de prueba: datos "no vistos"

Paso 4: Evaluar

Paso 4: Evaluar

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

Flujo de trabajo del machine learning

Resumen de pasos

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

¡Practiquemos!

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