🚀 Curso: Scikit-Learn A a Z
🔁 Módulo 27: Validación Cruzada
🧠 Clase B: Diseño de Evaluación
👇 Enlace al cuaderno:
🚀 El diseño de evaluación en aprendizaje automático te ayuda a evitar la fuga de datos y obtener resultados de validación de modelos confiables con scikit-learn. Esta clase explica cómo elegir divisiones de entrenamiento-prueba que respeten el orden de las filas, la estructura temporal, entidades repetidas y datos agrupados, y luego muestra cuándo usar barajado aleatorio, estratificación, GroupKFold, validación cruzada anidada y pruebas de significancia por permutación. También aprenderás a interpretar la evaluación de múltiples métricas, precisión, recuperación, ROC AUC, tiempo de ajuste, tiempo de puntuación, validación a nivel de pipeline y variación de puntuación por pliegue utilizando ejemplos de regresión logística. Mira para construir flujos de trabajo de validación cruzada más confiables antes de ajustar modelos.
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