Comprensión de los principios para construir modelos predictivos
Aprender acerca:
- Dos enfoques
- Global - más estable, menos flexible
- Local - menos estable, más flexible
- Prevención del sobreajuste
- Regresión lineal, regresión escalonada, regresión generalizada, regresión penalizada
- Árboles de decisión, bosques de arranque
- Árboles potenciados
- Redes neuronales
- Importancia de los conjuntos de prueba y cómo usarlos
- Comparando y eligiendo modelos.
Nota: este video usa JMP 14 y JMP Pro 14.
Modelado predictivo y aprendizaje automáticoRe: Comprender los principios para construir modelos predictivosBuen resumen! Alrededor de la marca del minuto 27, comienzan a brindar una descripción general/introducción básica a algunos de los diferentes tipos de modelos. Encontré que sus explicaciones eran claras y concisas de por qué elegir un modelo sobre el otro.
