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CLASIFICACIÓN - Coggle Diagram
CLASIFICACIÓN
¿Qué es?
Es una técnica de machine learning que predice clases o categorias
Por ejemplo:
-Fraude / no fraude
Aprobado / Reprobado
Verdadero / Falso
Problema de Clasificación
Salida
:
Etiqueta (clase)
Tipos de Clasificación
Binaria: 2 clases
Multiclase: más de 2
Multietiqueta: varias etiquetas
Entrada:
Datos con características (edad, ingresos, etc)
Flujo general del proceso
3.
Selección de características
4.
Elección del algoritmo
5.
Entrenamiento
2.
Limpieza y preparación
6.
Evaluación con métricas
7.
Ajustes y validación
1.
Recolección de datos
Algoritmos de Clasificación
Random Forest
Conjunto de árboles
Mas estable y preciso que un solo árbol
Support Vector Machine
Busca una fronera optima entre clases
Buen rendimiento en datos complejos
Árboles de decisión
Modelo tipo: si/ entonces
Visual y fácil de entender
Naive Bayes
Basado en probabilidad
Bueno para textos
K-Nearest Neighbors
Clasifica según los vecinos mas cercanos
Simple, pero lento cuando son muchos datos
Redes Neuronales
Potente para grandes cantidades de datos
Requiere mas recursos
Regresión Logística
Rapido y facil de interpretar
Para problemas binarios
Métricas de Rendimiento
Sensibilidad
F1-Score
Precisión
Exactitud
Matriz de confusión
ROC Y AUC