Cross-validation (o Validación Cruzada) para Evaluar Modelos de Machine Learning con Python

Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia:

Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2021, 13 de Diciembre). Cross-validation (o Validación Cruzada) para Evaluar Modelos de Machine Learning con Python [Video]. YouTube. [Incluye aquí la URL del video].

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Para guiar tu aprendizaje, en este vínculo (   • Curso de Inteligencia Artificial (IA) y Ma...  ) se encuentra una guía secuencial para aprender:

1. Programación Básica con Python;
2. Manejo de Datos;
3. Visualización de Datos;
4. Análisis de Datos; y
5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos.

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Conoce cómo se deben evaluar los modelos de aprendizaje de máquina (ya sea de regresión o clasificación) para determinar apropiadamente su poder de generalización. Este video explica la técnica de validación cruzada (cross-validation): uno de los mecanismos más utilizados y robustos para evaluar modelos de aprendizaje de máquina. Además, se presenta cómo evaluarlos utilizando la librería Scikit-Learn de Python.

Índice del Video:

0:54 Evaluación tradicional
5:09 Validación cruzada ¿Por qué?
5:50 Validación cruzada ¿Cómo?
9:41 Implementación con SkLearn


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