Machine learning supervisado

Comprender la ciencia de datos

Lis Sulmont

Curriculum Manager, DataCamp

Flujo de trabajo de la ciencia de datos

¿Qué es el machine learning supervisado?

• Machine learning: Predicciones de datos
• Machine learning supervisado: Predicciones a partir de datos con etiquetas y atributos
  • Sistemas de recomendación
  • Diagnóstico de imágenes biomédicas
  • Reconocer dígitos escritos a mano
  • Predicción de la pérdida de clientes

Caso práctico: predicción de abandono

Caso práctico: predicción de abandono

Caso práctico: predicción de abandono

Caso práctico: predicción de abandono

Caso práctico: predicción de abandono

Caso práctico: predicción de abandono

Caso práctico: predicción de abandono

Resumen de machine learning supervisado

• Haz una predicción basada en datos
• Los datos tienen atributos y etiquetas
  • Etiqueta: lo que queremos predecir
  • Atributos: datos que podrían predecir la etiqueta
• El modelo entrenado puede hacer predicciones

Evaluación del modelo

Divide los datos históricos en conjuntos de entrenamiento y prueba

Evaluación del modelo

Evaluación del modelo

Evaluación del modelo

• Comprobar ambos resultados es importante para eventos raros
• El modelo tiene un 0 % de precisión al predecir un resultado real de abandono

¡Practiquemos!

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