Capacitación, validación y pruebas de XGboostHola,
Tengo una pregunta sobre el manejo de conjuntos de datos de prueba en XGBoost. Mi enfoque actual es el siguiente:
- Estoy usando una validación cruzada de 10 pasos para el entrenamiento y la validación del modelo.
- Mantengo un conjunto de datos de prueba separado, completamente excluido durante esta fase de entrenamiento (oculto y excluyo en la tabla antes de lanzar el modelo)
- Después del entrenamiento, genero manualmente predicciones en este conjunto de datos de prueba (guardo las predicciones en la tabla y muestro los datos de prueba)
Mi problema es que, al gestionar los datos de prueba por separado, pierdo las métricas de rendimiento automáticas que XGBoost puede calcular. ¿Hay alguna forma de...?
- Mantenga los datos de prueba completamente segregados durante el entrenamiento (usando ocultar y excluir)
- PERO ¿XGBoost aún puede calcular automáticamente las métricas de rendimiento en estos datos de prueba una vez completado el entrenamiento?
Modelado predictivo y aprendizaje automáticoRe: Entrenamiento, validación y pruebas de XGbbostEstaba a punto de lanzar la misma pregunta.
Re: Entrenamiento, validación y pruebas de XGbbostHola @Sburel ,
Acabo de ver tu publicación ahora, perdón por la respuesta tardía.
Para cualquier evaluación de modelo en el conjunto de prueba, puede usar la plataforma de Comparación de Modelos (solo en las filas de prueba): simplemente seleccione su fórmula de predicción XGBoost como Predictor Y y obtendrá R², RASE (=RMSE) y Error Absoluto Promedio calculados automáticamente. Otras métricas, como la Correlación, pueden calcularse con otras plataformas. Para la Correlación, puede usar la plataforma Multivariante con la respuesta predicha y la respuesta medida para ver el gráfico real vs. predicho (también disponible en Comparación de Modelos por defecto), así como el valor de correlación.
Espero que esta respuesta le ayude a usted o a otros miembros.
