Trazar una superficie de decisión para algoritmos de aprendizaje automático en Python

Los algoritmos de clasificación aprenden a asignar etiquetas de clase a ejemplos, aunque sus decisiones pueden parecer opacas.

Un diagnóstico popular para comprender las decisiones tomadas por un algoritmo de clasificación es la superficie de decisión. Este es un gráfico que muestra cómo un algoritmo de aprendizaje automático ajustado predice una cuadrícula aproximada en el espacio de características de entrada.

Un gráfico de superficie de decisión es una herramie

¿Por qué obtengo resultados diferentes cada vez en el aprendizaje automático?

¿Obtienes resultados diferentes con tu algoritmo de aprendizaje automático?

Quizás tus resultados difieran de los de un tutorial y quieras entender por qué.

Quizás su modelo esté haciendo predicciones diferentes cada vez que se entrena, incluso cuando se entrena con el mismo conjunto de datos cada vez.

Esto es de esperarse e incluso podría ser una característica del algoritmo, no un error.

En este tutorial, descubrirá por qu

Cómo calcular la compensación entre sesgo y varianza con Python

El rendimiento de un modelo de aprendizaje automático se puede caracterizar en términos del sesgo y la varianza del modelo.

Un modelo con alto sesgo hace suposiciones sólidas sobre la forma de la función subyacente desconocida que asigna entradas a salidas en el conjunto de datos, como la regresión lineal. Un modelo con alta varianza depende en gran medida de las características específicas del conjunto de datos de entrenamiento, como los árboles de dec

Revelar lo invisible: visualizar los valores perdidos en Ames Housing

La era digital ha marcado el comienzo de una era en la que la toma de decisiones basada en datos es fundamental en diversos ámbitos, siendo el sector inmobiliario un excelente ejemplo. Los conjuntos de datos completos, como el de las propiedades en Ames, ofrecen un tesoro escondido para los entusiastas de los datos. A través de una exploración y un análisis meticulosos de dichos conjuntos de datos, se pueden descubrir patrones, obtener conocimientos y tomar decisiones informadas.

Decodificación de datos: una introducción a la estadística descriptiva con el conjunto de datos de vivienda de Ames

Comienza su viaje en ciencia de datos en el conjunto de datos de Ames con estadísticas descriptivas. La riqueza del conjunto de datos sobre vivienda de Ames permite que las estadísticas descriptivas resuman los datos en resúmenes significativos. Es el paso inicial del análisis y ofrece un resumen conciso de los aspectos principales de un conjunto de datos. Su importancia radica en simplificar la complejidad, ayudar a la exploración de datos, facilitar el análisis comparativo y permitir narrat

De los datos al mapa: visualización de los precios de las viviendas en Ames con Python

La visualización geoespacial se ha convertido en una herramienta esencial para comprender y representar datos en un contexto geográfico. Desempeña un papel fundamental en diversas aplicaciones del mundo real, desde planificación urbana y estudios ambientales hasta bienes raíces y transporte. Por ejemplo, los planificadores urbanos podrían utilizar datos geoespaciales para optimizar las rutas de transporte público, mientras que los profesionales inmobiliarios podrían aprovecharlos para analiza

Exploración de diccionarios, clasificación de variables e imputación de datos en el conjunto de datos de Ames

El mercado inmobiliario es un ecosistema complejo impulsado por numerosas variables como la ubicación, las características de la propiedad, las tendencias del mercado y los indicadores económicos. Un conjunto de datos que ofrece una inmersión profunda en esta complejidad es el conjunto de datos de Ames Housing. Originario de Ames, Iowa, este conjunto de datos comprende varias propiedades y sus características, que van desde el tipo de acceso al callejón hasta el estado general de la propiedad

Relaciones destacadas 101: Lecciones de los datos de vivienda de Ames

En el ámbito inmobiliario, es fundamental comprender las complejidades de las características de la propiedad y su impacto en los precios de venta. En esta exploración, profundizaremos en el conjunto de datos de Ames Housing, arrojando luz sobre las relaciones entre varias características y su correlación con el precio de venta. Aprovechando el poder de la visualización de datos, revelaremos patrones, tendencias y conocimientos que pueden guiar a las partes interesadas, desde propietarios de

Dominar los gráficos de pares para la visualización y la creación de hipótesis en el mercado inmobiliario de Ames

Comprender los datos inmobiliarios implica explorar diferentes características de las propiedades y su impacto en las tendencias del mercado inmobiliario. Una herramienta útil para explorar estas relaciones es el diagrama de pares. Esta técnica de visualización de datos le permite descubrir la dirección y magnitud de las correlaciones entre diferentes características dentro del conjunto de datos.

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Perspectivas inferenciales: cómo los intervalos de confianza iluminan el mercado inmobiliario de Ames

En el vasto universo de datos, no siempre se trata de lo que se puede ver sino de lo que se puede inferir. Los intervalos de confianza, una piedra angular de las estadísticas inferenciales, le permiten hacer conjeturas fundamentadas sobre una población más grande basándose en sus datos de muestra. Utilizando el conjunto de datos de Ames Housing, analicemos el concepto de intervalos de confianza y veamos cómo pueden proporcionar información útil sobre el mercado inmobiliario.

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