Visualizing the tradeoff

Sabemos que el tradeoff sesgo-varianza es la base para abordar problemas como el overfitting y el underfitting en Machine Learning.

En este ejercicio final, volverás a nuestro conjunto de datos weather por última vez para visualizar la diferencia entre modelos con alto sesgo y alto nivel de varianza usando las variables preds y preds2, ya importadas.

Recuerda que estamos usando la característica Temp9am para predecir nuestra variable dependiente, la característica Temp3pm. Se han importado los paquetes habituales.

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Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Use X and y to create a scatterplot
plt.scatter(____, ____)
plt.show()

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Este capítulo da comienzo al curso repasando probabilidades condicionales, el teorema de Bayes y el teorema central del límite. Por el camino, aprenderás a abordar preguntas que trabajan con distribuciones de probabilidad mencionadas con frecuencia.

Exercise 1: Probabilidades condicionales Exercise 2: Plantear problemas Exercise 3: Aplicación del teorema de Bayes Exercise 4: Teorema central del límite Exercise 5: Muestras de un dado lanzado Exercise 6: Simulando el teorema central del límite Exercise 7: Distribuciones de probabilidad Exercise 8: Distribución de Bernoulli Exercise 9: Distribución binomial Exercise 10: Distribución normal

En este capítulo, te prepararás para conceptos estadísticos relacionados con el análisis exploratorio de datos. Los temas incluyen estadística descriptiva, tratamiento de variables categóricas y relaciones entre variables. Los ejercicios te prepararán para una evaluación analítica o una pregunta de programación basada en estadística.

Exercise 1: Estadística descriptiva Exercise 2: Media o mediana Exercise 3: Desviación estándar a mano Exercise 4: Datos categóricos Exercise 5: Técnicas de codificación Exercise 6: Explorando los precios de portátiles Exercise 7: Dos o más variables Exercise 8: Tipos de relaciones Exercise 9: Correlación de Pearson Exercise 10: Sensibilidad a los valores atípicos

Prepárate para profundizar en conceptos clave sobre experimentos y pruebas repasando intervalos de confianza, contrastes de hipótesis, pruebas múltiples y el papel que juegan la potencia y el tamaño de la muestra. También hablaremos de los tipos de errores y de lo que significan en la práctica.

Exercise 1: Intervalos de confianza Exercise 2: Intervalo de confianza a mano Exercise 3: Aplicar intervalos de confianza Exercise 4: Pruebas de hipótesis Exercise 5: Prueba z de una cola Exercise 6: t-test de dos colas Exercise 7: Potencia y tamaño de muestra Exercise 8: Efecto sobre el error de tipo II Exercise 9: Calcular el tamaño de la muestra Exercise 10: Visualizar la relación Exercise 11: Pruebas múltiples Exercise 12: Calculating error rates Exercise 13: Corrección de Bonferroni

Para cerrar, abordaremos conceptos estrechamente relacionados con los modelos de regresión y clasificación. El capítulo comienza repasando algoritmos fundamentales de Machine Learning y avanza rápidamente hacia la evaluación de modelos, el manejo de casos especiales y el compromiso sesgo-varianza.

Exercise 1: Modelos de regresión Exercise 2: Regresión lineal Exercise 3: Regresión logística Exercise 4: Evaluar modelos Exercise 5: Evaluación de regresión Exercise 6: Evaluación de clasificación Exercise 7: Datos faltantes y valores atípicos Exercise 8: Cómo manejar valores nulos Exercise 9: Identificar valores atípicos Exercise 10: Equilibrio sesgo-varianza Exercise 11: Error de test y de entrenamiento Exercise 12: Visualizing the tradeoff

Ejercicio actual

Exercise 13: Para terminar