Cómo elegir el mejor modelo en el aprendizaje automático

1. ¿Cómo elijo el modelo de datos correcto??
2. ¿Cómo evalúa el mejor modelo??
3. ¿Qué es elegir un modelo en el aprendizaje automático??

¿Cómo elijo el modelo de datos correcto??

Se pueden usar cuatro aspectos para seleccionar un modelo: tipos de datos y formato; Paradigma o dominio de aprendizaje; Tipo de problema; Ejemplos de casos de uso. El uso de estos aspectos para seleccionar los algoritmos apropiados reducirá la elección a un grupo pequeño y, a menudo, a uno solo.

¿Cómo evalúa el mejor modelo??

Las tres métricas principales utilizadas para evaluar un modelo de clasificación son la precisión, la precisión y el recuerdo. La precisión se define como el porcentaje de predicciones correctas para los datos de prueba. Se puede calcular fácilmente dividiendo el número de predicciones correctas por el número de predicciones totales.

¿Qué es elegir un modelo en el aprendizaje automático??

La selección del modelo se refiere a los procesos de elegir el modelo que mejor generaliza. Los conjuntos de entrenamiento y validación se utilizan para simular datos invisibles. El sobreajuste ocurre cuando nuestro modelo funciona bien en nuestro conjunto de datos de capacitación, pero generaliza mal.