Machine Learning clásico

Introducción

El aprendizaje supervisado es una técnica fundamental en la ciencia de datos y el machine learning. Sin embargo, para comprender completamente cómo funciona este sistema y cuándo aplicarlo, es necesario explorar técnicas adicionales del machine learning clásico. Este artículo abordará las herramientas y conceptos clave que conforman esta disciplina, proporcionando una ruta paso a paso para los programadores y científicos de datos en formación.

Explicación principal con ejemplos

Regresión Lineal

La regresión lineal es uno de los modelos más simples pero poderosos del aprendizaje supervisado. Se utiliza para predecir una variable continua a partir de una o más variables independientes. Por ejemplo, predecir el precio de una casa basándose en su tamaño y ubicación.

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Datos de entrada (tamaño de la casa)
X = np.array([[100], [200], [300], [400], [500]])
# Etiquetas (precio de las casas)
y = np.array([20, 40, 60, 80, 100])

# Crear y entrenar el modelo
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# Hacer una predicción
print(model.predict([[350]]))  # Salida aproximada: [70]

Clasificación Binaria

La clasificación binaria es útil para problemas donde la salida es de dos clases. Por ejemplo, predecir si un correo electrónico es spam o no.

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Datos de entrada (características del correo)
X = np.array([[1], [2], [3], [4]])
# Etiquetas (clasificación: 0 para spam, 1 para no spam)
y = np.array([0, 0, 1, 1])

# Dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Crear y entrenar el modelo
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# Evaluar el modelo en datos de prueba
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print(f'Acuracia: {accuracy}')

Errores típicos / trampas

1. Sobreajuste: Un modelo que es demasiado complejo puede ajustarse a los datos de entrenamiento con exceso, lo que puede resultar en una mala generalización a datos nuevos.

1. Underajuste (subajuste): Al contrario del sobreajuste, un modelo subajustado puede no capturar suficientemente las tendencias en los datos, resultando en bajas precisiones tanto en el conjunto de entrenamiento como en pruebas.

1. Selección de características: La elección incorrecta o inadecuada de características puede llevar a modelos que no funcionan correctamente, afectando gravemente la precisión del modelo.

Checklist accionable

1. Entendimiento básico: Asegúrate de comprender los fundamentos teóricos detrás de cada algoritmo.
2. Práctica con datasets reales: Trabaja con conjuntos de datos públicos y privados para mejorar tus habilidades prácticas.
3. Validación cruzada: Utiliza validación cruzada para evaluar el rendimiento del modelo en múltiples particiones de los datos.
4. Selección de hiperparámetros: Experimenta con diferentes combinaciones de parámetros para optimizar el rendimiento del modelo.
5. Revisión de modelos: Evalúa y compara varios modelos para determinar cuál es el más adecuado para tu problema específico.

Cierre

Siguientes pasos

• Expande tus conocimientos hacia técnicas no supervisadas, como clustering o reducción dimensional.
• Explora la deep learning: Aprende a trabajar con redes neuronales y algoritmos de aprendizaje profundo para problemas más complejos.
• Implementa MLOps: Asegúrate de que tus modelos estén bien integrados en el flujo de trabajo de desarrollo de software.

Siguiendo estos pasos, podrás fortalecer tu capacidad para abordar una amplia gama de problemas de machine learning y mejorar significativamente tus habilidades como científico de datos o programador.