Evalúa un modelo de Machine Learning con validación cruzada | Machine Learning 101

Entra a pyninja.pro y comienza a aprender Machine Learning hoy mismo. En este video, veremos la validación cruzada (cross-validation), una técnica de evaluación de modelos de Machine Learning que divide los datos en subconjuntos (conocidos como folds o pliegues), entrenando el modelo en algunos de ellos y evaluándolo en otros para medir su rendimiento, y detectar algún sobreajuste o subajuste. #python #machinelearning #scikitlearn Más videos: Analizando un portafolio de inversión con Python y Matplotlib | Machine Learning 101 https://www.youtube.com/watch?v=gazErl3oDrs Diferencia entre regresión lineal simple y múltiple | Machine Learning 101 https://www.youtube.com/watch?v=HXahn-XGn2Q Regresión polinomial con Python | Machine Learning 101 https://www.youtube.com/watch?v=ftMDHK0Hc5A&t=392s Temas del video: - Python - Machine learning - Scikit-learn - Validación cruzada (cross-validation) Sígueme en: Twitter: https://twitter.com/pyninja_ Contacto: [email protected] Acerca de pyninja: pyninja es una plataforma (https://pyninja.io/) y un canal de YouTube (https://youtube.com/@pyninja) especializado en la producción de contenido educativo sobre Machine Learning con Python. Nos enfocamos en proporcionar recursos en español mediante video tutoriales prácticos para facilitar el aprendizaje. Capítulos: 00:00 - Intro 00:30 - Recapitulando 02:00 - Definición de validación cruzada (cross-validation) 02:30 - Conjunto de entrenamiento y prueba 05:24 - Explicación de validación cruzada (cross-validation) 10:10 - Validación cruzada con Python