Categoría: R Machine-Learning

El objetivo principal de cualquier modelo de aprendizaje automático es predecir el resultado de los datos en tiempo real. Para verificar si el modelo desarrollado es lo suficientemente eficiente como para predecir el resultado de un punto de datos no visto, la evaluación del rendimiento del modelo de aprendizaje automático aplicado se vuelve muy necesaria. … Continue reading «Validación cruzada de K-fold en programación R»

El algoritmo a priori se usa para encontrar conjuntos de elementos frecuentes en un conjunto de datos para la minería de reglas de asociación . Se llama a priori porque utiliza el conocimiento previo de las propiedades frecuentes de los conjuntos de elementos. Aplicamos un enfoque iterativo o una búsqueda por niveles en la que … Continue reading «Algoritmo a priori en programación R»

LOOCV (Leave One Out Cross-Validation) es un tipo de enfoque de validación cruzada en el que cada observación se considera como el conjunto de validación y el resto (N-1) observaciones se consideran como el conjunto de entrenamiento. En LOOCV, el ajuste del modelo se realiza y se predice utilizando un conjunto de validación de observación. … Continue reading «LOOCV (Leave One Out Cross-Validation) en programación R»