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Modelos de ML, Elección de un Modelo - Coggle Diagram
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Elección de un Modelo
- Evaluacion de Rendimiento de un modelo
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- Definir el Tipo de Problema
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- Optimización del Modelos
(Hyperparameter Tuning)
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- Considerar la Interpretabilidad y el Costo Computacional
Modelos interpretables como Regresión Lineal o Árboles de Decisión permiten entender por qué se tomaron decisiones.
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Tiempo de entrenamiento: Modelos como Random Forest y XGBoost pueden ser más lentos que una Regresión Lineal.
- Entrenar y Probar diferentes Modelos