Una de las ventajas de usar árboles de regresión es su interpretabilidad. Cuando se crea un modelo a partir de un árbol de regresión no solamente se puede obtener una predicción para cada uno de los registros, sino que también es posible saber cuánto afecta cada una de las características usadas al resultado final. Aunque esto no se puede hacer directamente en Scikit-learn. … [Leer más...] acerca de Interpretación de las predicciones de los árboles de regresión y Random Forest
Machine learning
Machine Learning (Aprendizaje Automático o Aprendizaje Máquina) es la rama de la inteligencia artificial que estudia cómo construir sistemas que puedan aprender automáticamente de la experiencia. Esto es, sistemas que puedan realizar mejores predicciones o tomar mejores decisiones a medida que aumenta su experiencia.
Los algoritmos de Machine Learning se dividen en tres categorías en función de los datos utilizados: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo. En aprendizaje supervisado se utilizan conjuntos de datos, durante el proceso de entrenamiento, en los que se conoce el valor que debe reproducir el modelo. Pudiéndose medir el desempeño de los modelos en base a lo bien que reproduce posteriormente estos valores en otros conjuntos de datos. Tal como se puede intuir del nombre, en el caso de aprendizaje no supervisado, no se busca que los modelos reproducen un valor concreto. Siendo el objetivo de estos modelos identificar patrones que permitan separar y clasificar los datos en diferentes grupos. Por otro lado, en aprendizaje por refuerzo se busca la creación de agentes que pueden realizar acciones sobre un entorno. Siendo este un aprendizaje completamente diferente a los dos anteriores.
Implementar modelos de aprendizaje automático con ChatGPT
ChatGPT es un modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI que puede producir respuestas a las cuestiones que se le plantean de forma similar a como lo haría un humano. Con capacidad de comprender el contexto de las preguntas y seguir una conversación. Por lo que es capaz ampliar o corregir las respuestas generadas anteriormente dentro de una conversación en base a las cuestiones … [Leer más...] acerca de Implementar modelos de aprendizaje automático con ChatGPT
Evaluación del uso de Tabnine (herramienta de autocompletado de código) en la creación de modelos de aprendizaje automático
El autocompletado de código es una funcionalidad que se encuentra en la mayoría de los editores de código modernos. Lo que evita muchos errores y consultas a la documentación. Recientemente han aparecido en el mercado unas soluciones basadas en inteligencia artificial que prometen un paso más allá; no solo completan el código, sino que puede escribir éste de forma automática en … [Leer más...] acerca de Evaluación del uso de Tabnine (herramienta de autocompletado de código) en la creación de modelos de aprendizaje automático
Mini PC para Machine Learning en 2023
La semana pasada se publicó una revisión de ordenadores portátiles que pueden ser una opción para realizar tareas de Machine Learning. Aunque, cuando no es necesaria la portabilidad que ofrecen estos equipos, existe una opción ligeramente más económica: los Mini PC. Ordenadores de sobremesa que tiene un tamaño reducido. Veamos las opciones que nos pueden ofrecer los mini PC … [Leer más...] acerca de Mini PC para Machine Learning en 2023
Configurar el API de Scikit-learn para generar DataFrames
La nueva versión 1.3 de Scikit-learn trae importantes novedades. Una de ellas es la posibilidad de configurar el API de las herramientas de transformación de datos o transformers. Hasta ahora en Scikit-learn al utilizar un transformer el resultado que se obtiene es un ndarray de NumPy. A partir de la versión 1.3, es posible configurar el tipo de objeto resultante mediante el … [Leer más...] acerca de Configurar el API de Scikit-learn para generar DataFrames
Portátiles para Machine Learning en 2023
Hace dos años escribí una comparativa de equipos con los que era posible realizar trabajos de Machine Learning de una forma eficaz. Una entrada que recibió muchas visitas y necesita ser actualizada. En esta ocasión realizaré un análisis similar, comparando algunas de las mejores opciones portátiles para Machine Learning que tenemos disponibles en 2023.¡Atención! ¡Se ha … [Leer más...] acerca de Portátiles para Machine Learning en 2023
Paquetes con el algoritmo Apriori en Python
El algoritmo Apriori es uno de los más empleados para la creación de reglas de asociación. A pesar de ello, no existe un paquete que se puede considerar el "estándar" en Python, como sucede con el caso de arules en R. En esta ocasión voy a analizar algunos paquetes que se pueden encontrar en PyPi en los que se implementa el algoritmo Apriori en Python para tener una comparativa … [Leer más...] acerca de Paquetes con el algoritmo Apriori en Python
Cómo funciona k-modes e implementación en Python
La semana pasada publiqué un artículo donde explicaba el funcionamiento del algoritmo de k-means o k-medias junto a una implementación básica en Python. Este algoritmo es uno de los más utilizados para análisis de clúster. Aunque cuenta con un problema importante, al estar basado en la métrica euclídea solamente se puede utilizar cuando todas las características del conjunto de … [Leer más...] acerca de Cómo funciona k-modes e implementación en Python
Cómo funciona k-means e implementación en Python
El algoritmo de k-means o k-medias es uno de los más utilizados dentro del análisis de clúster. Algo que se puede explicar porque este es un algoritmo sencillo, fácil de interpretar y generalmente ofrece buenos resultados en la mayoría de los conjuntos de datos. Por lo que suele estar implementado en la mayoría de las librerías estadísticas y de aprendizaje automático como … [Leer más...] acerca de Cómo funciona k-means e implementación en Python
Representar los criterios de selección en árboles de decisión
La representación de árboles de decisión es un tema del que ya se ha publicado con antelación en el blog. En su momento de ha visto los pasos necesarios para generar representaciones gráficas y de texto con las librerías PyDotPlus y Scikit-Learn. Aunque también existen otras librerías como dtreeviz, la que veremos hoy. Una librería con la que es posible representar los … [Leer más...] acerca de Representar los criterios de selección en árboles de decisión
Solucionar el problema: Recall is ill-defined and being set to 0.0 in labels
Al trabajar con modelos de clasificación multiclase es posible que al intentar medir la exhaustividad (recal) en Scikit-learn nos aparezca un mensaje de advertencia del estilo: Recall is ill-defined and being set to 0.0 in labels with no true samples. Este es un problema que aparece porque entre los valores predichos existe una clase que no se observa en el conjunto de valores … [Leer más...] acerca de Solucionar el problema: Recall is ill-defined and being set to 0.0 in labels
Seleccionar las mejores características para un modelo con Scikit-learn
Cuando trabajamos con conjuntos de datos es habitual que no todas las características sean significativas, por lo que incluirlas puede ser más perjudicial que beneficioso para un modelo de aprendizaje automático. Por eso es importante seleccionar las mejores características. En Scikit-learn existen varias herramientas para ello, siendo una de las más sencillas de utilizar … [Leer más...] acerca de Seleccionar las mejores características para un modelo con Scikit-learn