Evaluar mal

Evaluar mal: Errores habituales al usar scikit-learn

Introducción

En la práctica real, evaluar mal un modelo de machine learning puede llevar a decisiones erróneas y malas implementaciones. Es crucial entender los errores comunes en el proceso de evaluación para asegurar que nuestro modelo funcione correctamente. Scikit-learn ofrece diversas herramientas para evaluar modelos con precisión, pero incluso así, hay varios errores habituales que podrían ocasionar problemas.

Explicación principal

La evaluación adecuada es una parte crucial del flujo de trabajo en machine learning. A continuación, se explica cómo se pueden evaluar mal los modelos y qué hacer al respecto.

Errores comunes / trampas

1. Evaluar en el conjunto de entrenamiento

Evaluando un modelo en su propio conjunto de entrenamiento, obtenemos una puntuación optimista que no refleja la capacidad del modelo para predecir nuevos datos.

   from sklearn.linear_model import LinearRegression
   from sklearn.metrics import mean_squared_error

   # Supongamos que X_train y y_train son nuestros conjuntos de entrenamiento
   model = LinearRegression()
   model.fit(X_train, y_train)
   train_score = mean_squared_error(y_train, model.predict(X_train))
   print(f"Score en el conjunto de entrenamiento: {train_score}")

1. Ignorar el sesgo-variabilidad

La evaluación no debe centrarse solo en minimizar la variabilidad del error, sino también en reducir el sesgo. Una puntuación baja pero con un alto sesgo puede ser peor que una puntuación media con bajo sesgo.

1. No usar validación cruzada

Validación cruzada es una técnica que divide los datos en múltiples particiones y evalúa la consistencia del modelo a través de estas diferentes divisiones, proporcionando una estimación más precisa del rendimiento real.

Checklist accionable

1. Divide tus datos en conjuntos de entrenamiento y evaluación: Utiliza train_test_split para asegurarte de que tu modelo esté evaluable con datos nuevos.
2. Usa validación cruzada: Implementa técnicas como cross_val_score o GridSearchCV para obtener una medición más precisa del rendimiento.
3. Mide el sesgo y variabilidad: No te fíes solo de las métricas de error, también evalúa cómo se comportan los valores predichos en comparación con los verdaderos.
4. Evalúa múltiples modelos: No confíes ciegamente en una sola medición o modelo; compara diferentes modelos usando varias métricas para tomar decisiones informadas.
5. Revisa y documenta: Mantén un registro de todos tus pasos de evaluación, ajuste y modelos probados para asegurar la reproducibilidad.

Cierre

Siguientes pasos

• Aprende más sobre validación cruzada: Explora cómo funciona la validación cruzada en detalle y comprende sus ventajas.
• Prueba diferentes técnicas de evaluación: Experimenta con otras métricas para obtener una comprensión más profunda del rendimiento del modelo.
• Revisa tus modelos: Analiza cada paso del proceso de modelado, desde la preparación de datos hasta el ajuste y evaluación.

Evitar estos errores de evaluación puede mejorar significativamente el rendimiento y la fiabilidad de los modelos que construyas con scikit-learn.