Los árboles de decisión son una técnica de aprendizaje automático supervisado muy utilizada en muchos negocios. Como su nombre indica, esta técnica de machine learning toma una serie de decisiones en forma de árbol. Los nodos intermedios (las ramas) representan soluciones. Los nodos finales (las hojas) nos dan la predicción que vamos buscando. Los árboles …
En muchas técnicas de aprendizaje automático, el aprendizaje consiste en encontrar los coeficientes que minimizan una función de coste. La regularización consiste en añadir una penalización a la función de coste. Esta penalización produce modelos más simples que generalizan mejor. En este artículo vamos a hablar de las regularizaciones más usadas en machine learning: Lasso …
El análisis de errores es una de las fases del proceso de machine learning más importantes. El análisis de errores nos va a permitir saber qué hacer para mejorar el rendimiento de un modelo de machine learning. Para analizar errores, nos vamos a concentrar en los errores entrenamiento y los errores de generalización. En particular: …