Cuando entrenamos un modelo de Machine Learning, normalmente existen diferentes valores que podemos modificar para controlar su comportamiento. Por ejemplo, podemos decidir la complejidad de los árboles de un Gradient Boosting, la velocidad con la que aprende el modelo o el número mínimo de observaciones que debe contener cada hoja. A estos valores los llamamos […]
Categoría: Machine Learning
Multicolinealidad en Machine Learning: cómo detectarla y cuándo importa
Cuando trabajamos con un dataset podemos encontrarnos con variables que contienen información muy parecida. Por ejemplo, si tenemos el radio, el perímetro y el área de un objeto, es razonable esperar que exista una relación muy fuerte entre estas tres medidas. Cuando varias variables predictoras están fuertemente relacionadas entre sí hablamos de multicolinealidad. Esto puede […]
Codificar categorías de alta cardinalidad sin morir en el intento
Cuando una variable categórica tiene muchísimas categorías (códigos de cliente, ciudades, SKU…), el One-Hot Encoding tradicional explota el número de columnas, consume memoria y puede sobre ajustar. En este post vemos tres enfoques prácticos para tratar la alta cardinalidad sin perder el control: 0- Dataset de ejemplo Como ejemplo, usaremos un dataset ficticio con una […]
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 […]
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 […]
Ejemplo de uso de un Mapa Auto-Organizado (SOM) de Kohonen en R
Los Mapas Auto-Organizados (con las siglas SOM en inglés) son un tipo de red neuronal entrenada como aprendizaje no supervisado, de forma que se modifican repetidamente los pesos de dicha red en respuesta a patrones de activación hasta que una configuración final queda desarrollada. El modelo, creado por Teuvo Kohonen en 1982, consiste en establecer […]
Ejemplo de clustering con k-means en Python
Sin duda k-means es uno de los algoritmos de aprendizaje automático no supervisado más popular. El objetivo de k-means es simple: agrupa puntos de datos similares con el objetivo de descubrir patrones subyacentes. Para lograr este objetivo, k-means busca un número fijo (k) de agrupamientos (clústers) en el conjunto de datos . 1. Funcionamiento básico […]
Parametrización automática de DBSCAN en R a partir de la curva elbow
En el anterior post titulado Ejemplo de uso de DBSCAN en Python para eliminación de outliers se vio cómo ejecutar un algoritmo DBSCAN para detección de outliers en Python; sus parámetros se eligieron de forma más o menos visual a partir de la nube de puntos y de la curva elbow. El problema que esto […]
Ejemplo de uso de DBSCAN en Python para eliminación de outliers
Dentro de los algoritmos de clustering de aprendizaje no supervisado, uno de los más interesantes -y quizás no tan conocido- es DBSCAN, un algoritmo de agrupamiento basado en la densidad, que modela los clústers como cúmulos de alta densidad de puntos. Por lo cual, si un punto pertenece o no a un clúster, debe estar […]