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Trucos esenciales para la optimización de la precisión del aprendizaje automático

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Mejorar la precisión de un modelo de aprendizaje automático (ML) puede ser un gran desafío, y la mayoría de los profesionales de datos se quedan atrapados en esta parte del proceso e incluso hacen que algunos se rindan. Incluso si aplica todo lo que sabe sobre el aprendizaje automático, no puede garantizar una mejora en el modelo de aprendizaje automático.

Lo que es peor, si desea construir un modelo de aprendizaje automático preciso, debe apuntar a al menos el 90% de precisión, lo que rara vez es posible para algunos programadores, y mucho menos para una sola persona que desarrolla el algoritmo por sí misma. Sobre todo, es posible que desee obtener más información sobre la precisión del aprendizaje automático.

¿Cómo funciona la precisión?

La precisión del aprendizaje automático también se conoce como tasa de error. Básicamente, la precisión de un modelo ML es una métrica que indica el porcentaje de predicciones correctas en los datos de prueba.

Puede medir fácilmente la precisión de un modelo de AA dividiendo las predicciones correctas por el número total de predicciones. Por ejemplo, si hay 20 puntos de datos y el algoritmo ha predicho y clasificado con éxito 16 de ellos, el algoritmo tiene una precisión del 80%. Ahora el problema es que tu objetivo es el 90%.

Puede que no sea fácil, pero las tareas de ciencia de datos son mucho más viables ahora que antes, por lo que si hace todo lo posible, usted también puede hacerlo. Además, los siguientes trucos de optimización de la precisión deberían al menos brindarle una mejor oportunidad de lograr un modelo de aprendizaje automático de alta precisión.

1. Ajuste de hiperparámetros

La principal fuerza impulsora de cualquier modelo de aprendizaje automático es un algoritmo, un programa que determina cómo se clasifican y procesan los datos.

Si un algoritmo puede clasificar correctamente los datos la mayor parte del tiempo, significa que es correcto. De lo contrario, el algoritmo tiene una precisión relativamente baja. En ambos casos, diferentes componentes afectan la precisión del algoritmo. Uno de ellos es el hiperparámetro.

Los hiperparámetros influyen en el comportamiento de los algoritmos de aprendizaje automático. Hay valores de hiperparámetros que dan malos resultados y algunos que dan grandes resultados. Su objetivo es determinar el valor del hiperparámetro que puede conducir al mejor rendimiento. A este proceso lo llamas ajuste de hiperparámetros. Puede encontrar más información sobre este tema en este sitio web.

En ambos casos, realizar la optimización del hiperparámetro es particularmente importante porque tiene un impacto significativo en la forma en que funciona el algoritmo. Esto puede decidir si el modelo es exacto o no.

2. Selección e ingeniería de funciones

En el aprendizaje automático, una característica se refiere a una característica o característica de un tema en particular. Por ejemplo, si una empresa de calzado desea predecir sus clientes potenciales, las características del modelo de aprendizaje automático pueden incluir el tamaño del pie, el sexo y la edad.

En otras palabras, las características suelen tener mucho que ver con la forma en que un algoritmo clasifica los datos.

  • Selección de características: Por lo tanto, si desea asegurarse de que el algoritmo funcione bien en términos de precisión, es fundamental elegir las funciones adecuadas. Desea elegir características que sean informativas e independientes.

Desafortunadamente, no todas las funciones serán así, y aquí es donde entra en juego la ingeniería de funciones.

  • Ingeniería de funciones: La ingeniería de características se trata esencialmente de cambiar o combinar características existentes para obtener características que se adapten mejor a la clasificación de conjuntos de datos. Cuando obtiene funciones relevantes, la complejidad de sus algoritmos puede reducirse drásticamente, lo que resulta en una mayor precisión.

El único problema es que pueden faltar valores en sus conjuntos de datos, lo que hace que este truco sea difícil de realizar. Afortunadamente, puede resolver esto con imputación.

3. Imputación

Por ejemplo, suponga que una columna en la tabla del conjunto de datos cuenta el número de clientes con el género «masculino» y esa columna se llama «número de hombres». Si una fila no indica el sexo de un cliente, significa que hay un número incorrecto en la columna «Número de hombres».

Por supuesto, esto afectaría la precisión de un algoritmo. Por lo tanto, es importante abordar los valores perdidos lo antes posible. Una forma de hacer esto es usar el método de imputación, reemplazando los datos faltantes con un reemplazo. La forma en que elija reemplazarlo depende de sus preferencias.

Por ejemplo, si los datos que faltan son numéricos, como Por ejemplo, altitud, puede intentar promediar todos los valores de altitud. Si los datos perdidos son categóricos, p. Ej. Por ejemplo, el género, la selección aleatoria de un sustituto puede ser la mejor opción. En cualquier caso, esto es lo que debes hacer antes que nada.

Conclusión

La precisión no es la única métrica del aprendizaje automático. También tiene precisión y memoria, los cuales son igualmente importantes para la eficiencia de un modelo. Teniendo esto en cuenta, también debe planificar algún tiempo para estas áreas de mejora. Después de todo, lograr un alto nivel de precisión no garantiza un proyecto de aprendizaje automático exitoso.

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