Selección final

Selección final

Introducción

La selección y comparación de modelos es una etapa crítica en cualquier proyecto de Machine Learning clásico. Es aquí donde validamos los diferentes algoritmos, configuraciones y hiperparámetros que hemos experimentado durante el entrenamiento, con el objetivo de encontrar el modelo más efectivo para nuestro problema específico. La validación cruzada (Cross-Validation) es una técnica fundamental en esta etapa, ya que nos permite evaluar el rendimiento del modelo en múltiples particiones del conjunto de datos y asegurar que no estamos sobreajustando.

Explicación principal con ejemplos

La validación cruzada se realiza dividiendo nuestro conjunto de datos en k subconjuntos o "folds". Durante la validación, k-1 folds se utilizan para entrenar el modelo y un fold diferente se reserva para validar su rendimiento. Este proceso se repite k veces, con cada fold teniendo oportunidad de ser usado como conjunto de prueba una vez.

Vamos a ilustrar esto con un ejemplo usando la biblioteca scikit-learn en Python:

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# Cargamos el dataset Iris como ejemplo
data = load_iris()
X, y = data.data, data.target

# Crear un modelo de regresión logística
model = LogisticRegression()

# Realizar validación cruzada con 5 folds
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)

print("Precisión promedio:", scores.mean())

En este ejemplo, cross_val_score realiza la validación cruzada con 5 folds. El resultado es una serie de puntuaciones de precisión para cada fold, del cual obtenemos el promedio como métrica final.

Errores típicos / trampas

1. Confundir Cross-Validation con entrenamiento: A menudo se olvida que la validación cruzada no es simplemente un método de entrenamiento, sino una técnica para evaluar y comparar el rendimiento del modelo en conjuntos de datos desconocidos.
2. Ignorar los cambios en hiperparámetros durante la validación: Es común ajustar los hiperparámetros durante la validación cruzada, pero es vital recordar que estos ajustes deben ser hechos con un conjunto de validación separado y no a través del promedio de puntuaciones de cross-validation.
3. No considerar el time cost: La validación cruzada puede ser computacionalmente intensiva, especialmente para conjuntos de datos grandes o modelos complejos. Es importante planificar tiempo suficiente para ejecutar la validación cruzada y considerar alternativas como StratifiedKFold para conjuntos de datos con clases desequilibradas.

Checklist accionable

1. Divide tus datos correctamente: Verifica que estás usando el correcto tipo de cross-validation (por ejemplo, StratifiedKFold si tus datos están desequilibrados).
2. Elije la métrica adecuada: Dependiendo del problema (regresión o clasificación), usa las métricas apropiadas (MAE, MSE, RMSE para regresión; Accuracy, Precision, Recall y AUC-ROC para clasificación).
3. Establece un proceso de validación robusto: Define cuándo se ajustarán los hiperparámetros y qué métrica será usada para seleccionar el modelo final.
4. Evalúa el rendimiento en conjuntos de datos desconocidos: Asegúrate de que tus modelos no estén sobreajustados a tu conjunto de entrenamiento, revisando las puntuaciones obtenidas durante la validación cruzada y comparándolas con un conjunto de prueba completamente nuevo.
5. Documenta todo el proceso: Mantén un registro detallado del modelo seleccionado, hiperparámetros utilizados, métricas de rendimiento y cualquier ajuste realizado durante la validación.

Cierre

La selección final es una etapa decisiva en cualquier proyecto de Machine Learning clásico. La validación cruzada nos permite evaluar con precisión el rendimiento del modelo en conjuntos de datos desconocidos, lo que es crucial para garantizar que nuestro modelo sea efectivo y generalice bien a nuevos datos.

Siguientes pasos

• Aprender Deep Learning: Si estás interesado en modelos más avanzados, podrías considerar explorar Deep Learning. Comoprogramar.es ofrece una ruta de aprendizaje desde cero para profundizar en esta área.
• Explorar IA generativa: En algunos casos, la generación de datos o soluciones podría ser beneficioso. La ruta recomendada en comoprogramar.es incluye cursos sobre técnicas de generación de imágenes y texto con Deep Learning.
• Integrar MLOps: Para proyectos más maduros, integrar mejores prácticas de ciencia de datos a nivel operativo (MLOps) puede mejorar significativamente la implementación y mantenimiento del modelo.