Tutorial: VALIDACIÓN CRUZADA con Scikit-Learn

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En este tutorial veremos de forma práctica cómo usar la librería Scikit-Learn para realizar la validación cruzada de un modelo de Machine Learning usando el método conocido como validación por k iteraciones (o k-fold cross-validation).

Enlace al notebook: https://drive.google.com/drive/folders/1CljSH3m_Wbb1GNEtjN1zgfoUdYmG1BZO?usp=sharing
Enlace al set de datos: https://drive.google.com/file/d/1unAc6oSJvAJUlXWt-GWVFJm4fezf1bk-/view?usp=sharing

Contenido:
00:00 Introducción
00:33 Academia online y servicios
00:59 Estructura del tutorial
01:43 Repaso k-fold cross-validation
06:02 El problema a resolver y el set de datos
10:57 Generación de particiones con “KFold”
17:27 Ejemplo completo k-fold cross-validation
28:19 ¿Qué valor de k debemos usar?
33:56 Conclusión

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🔴 *** VIDEOS Y LISTAS DE REPRODUCCIÓN RECOMENDADAS ***
🎥 Explicación k-fold cross-validation: https://youtu.be/bpZa2mAiXS8
🎥 ¿Qué es el ajuste o afinación de hiperparámetros?: https://youtu.be/jM6UxPcJnVY
🎥 ¿Qué son los Bosques Aleatorios?: https://youtu.be/3pa0vtW64Ic

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Soy Miguel Sotaquirá, el creador de Codificando Bits. Tengo formación como Ingeniero Electrónico, y un Doctorado en Bioingeniería, y desde el año 2017 me he convertido en un apasionado por el Machine Learning y el Data Science, y en la actualidad me dedico por completo a divulgar contenido y a brindar asesoría a personas y empresas sobre estos temas.

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