Persistencia de modelos en Python: cómo guardar tu modelo entrenado de Machine Learning

Entrenar un modelo de Machine Learning es un proceso muchas veces lento, por lo que no tiene sentido volver a entrenar el modelo cada vez que lo necesitemos en el futuro. Por suerte, una herramienta de SciKit Learn nos permite guardar nuestro modelo ya entrenado para utilizarlo cuando lo necesitemos. Vamos allá: 1. Guardar el […]

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Cómo dividir un conjunto de datos en dos partes (train/test split) en Python

Una operación que es común en todos los modelos de aprendizaje supervisado es la división de nuestro conjunto de datos en -al menos- dos partes: una parte Train, de entrenamiento, que corresponderá a la mayor parte de nuestro dataset y que usaremos para entrenar nuestro modelo y un parte Test, de menor tamaño, sobre la […]

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