Métodos de scikit-learn

Has decidido crear un modelo de regresión para predecir cuántas nuevas incorporaciones conseguirá contratar tu empresa el próximo mes. Abres un nuevo script de Python para empezar, pero enseguida te das cuenta de que sklearn tiene muchísimos módulos. Asegurémonos de que entiendes los nombres de los módulos, los métodos y qué método contiene cada módulo.

Sigue las instrucciones de abajo para cargar todos los métodos necesarios para realizar validación cruzada con sklearn. Usarás los módulos:

metrics
model_selection
ensemble

Este ejercicio forma parte del curso

Validación de modelos en Python

Instrucciones del ejercicio

Carga el método para calcular las puntuaciones de la validación cruzada.
Carga el método de regresión de bosques aleatorios.
Carga la métrica de error cuadrático medio.
Carga el método para crear un scorer que se use con la validación cruzada.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Instruction 1: Load the cross-validation method
from sklearn.____ import ____

# Instruction 2: Load the random forest regression model
from sklearn.____ import ____

# Instruction 3: Load the mean squared error method
# Instruction 4: Load the function for creating a scorer
from sklearn.metrics import ____, ____

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Validación de modelos en Python

IntermedioNivel de habilidad

4.8+

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Antes de poder validar modelos, necesitamos entender cómo crearlos y trabajar con ellos. Este capítulo ofrece una introducción a la ejecución de modelos de regresión y clasificación en scikit-learn. Usaremos estos fundamentos de construcción de modelos a lo largo del resto de capítulos.

Exercise 1: Introducción a la validación de modelos Exercise 2: Pasos de modelado Exercise 3: Datos vistos vs. no vistos Exercise 4: Modelos de regresión Exercise 5: Configura parámetros y ajusta un modelo Exercise 6: Importancia de las variables Exercise 7: Modelos de clasificación Exercise 8: Predicciones de clasificación Exercise 9: Reutilizar parámetros del modelo Exercise 10: Clasificador de random forest

Este capítulo se centra en los conceptos básicos de la validación de modelos. Desde dividir los datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba, hasta comprender el equilibrio sesgo-varianza, sentamos las bases para las técnicas de validación K-Fold y Leave-One-Out que practicarás en el capítulo tres.

Exercise 1: Crear conjuntos de datos de entrenamiento, prueba y validación Exercise 2: Crea un único conjunto holdout Exercise 3: Crea dos conjuntos de validación (holdout)Exercise 4: Por qué usar conjuntos holdout Exercise 5: Métricas de precisión: modelos de regresión Exercise 6: Error absoluto medio Exercise 7: Error cuadrático medio Exercise 8: Rendimiento por subconjuntos de datos Exercise 9: Métricas de clasificación Exercise 10: Matrices de confusión Exercise 11: Otra vez las matrices de confusión Exercise 12: Precisión vs. exhaustividad Exercise 13: El compromiso entre sesgo y varianza Exercise 14: Error por underfitting/overfitting Exercise 15: ¿Estoy subajustando?

Los conjuntos de retención son un gran punto de partida para la validación de modelos. Sin embargo, usar un único conjunto de entrenamiento y prueba a menudo no basta. La validación cruzada se considera el estándar de oro para validar el rendimiento de los modelos y casi siempre se usa al ajustar hiperparámetros. Este capítulo se centra en realizar validación cruzada para validar el rendimiento del modelo.

Exercise 1: Los problemas de los conjuntos holdout Exercise 2: Dos muestras Exercise 3: Problemas potenciales Exercise 4: Validación cruzada Exercise 5: `KFold()` de scikit-learn Exercise 6: Usar índices de KFold Exercise 7: cross_val_score() de sklearn Exercise 8: Métodos de scikit-learn

Ejercicio actual

Exercise 9: Implementa cross_val_score()Exercise 10: Validación cruzada dejando uno fuera (LOOCV)Exercise 11: Cuándo usar LOOCV Exercise 12: Leave-one-out-cross-validation

Los tres primeros capítulos se centraron en técnicas de validación de modelos. En el capítulo 4 aplicamos estas técnicas, en particular la validación cruzada, mientras aprendemos sobre el ajuste de hiperparámetros. Al fin y al cabo, la validación de modelos hace posible el ajuste y nos ayuda a seleccionar el mejor modelo general.

Exercise 1: Introducción al ajuste de hiperparámetros Exercise 2: Creación de hiperparámetros Exercise 3: Ejecutar un modelo usando rangos Exercise 4: RandomizedSearchCV Exercise 5: Preparar RandomizedSearch Exercise 6: Implementar RandomizedSearchCV Exercise 7: Selecciona tu modelo final Exercise 8: Mejor accuracy de clasificación Exercise 9: Seleccionar el mejor modelo por precisión Exercise 10: ¡Curso completado!