ML-Clase1- Introducción

Machine Learning Clasificación y regresión

Docente: James Tomalá Robles
Estadístico - Data Scientist
https://www.linkedin.com/in/jamestomala/

​Para qué sirve

Cierre

Multiple Choice

Si el target de un análisis es : "Determinar si fallará o no una máquina minera dentro del próximo día". ¿Qué tipo de modelo ML debemos aplicar?

• Regresión

• Estandarización

• Clasificación

• Se puede aplicar cualquier tipo de modelo

Multiple Choice

Siendo df un panda DataFrame, de qué manera obtengo las correlaciones entre las variables:

• df.matrix_corr()

• df.corr()

• corr(df)

• matrix_corr(df)

Multiple Choice

Dado el siguiente código:

kf=KFold(n_splits=5)

scores=[]

for train_index, test_index in kf.split(X):

X_train, X_test = X.loc[train_index,:], X.loc[test_index,:]

y_train, y_test = y[train_index], y[test_index

m.fit(X_train, y_train)

score=m.score(X_test, y_test)

scores.append(score)

¿Qué función tiene por ojetivo?

• Realiza un Cross Validation, pero sólo sirve para definir bien la muestra de entrenamiento

• Realiza un KFlod y para devolver un solo score

• Calcula la media cuadrática del error

• Realiza un Cross Validation con KFold para verificar si el modelo se puede generalizar.