Resumen del curso
- Valide modelos de machine learning con el método hold-out y validación cruzada
- Evalúe modelos de machine learning a partir de métricas de desempeño
- Identifique cuáles son las métricas más apropiadas para cada tipo de problema
- Realice el balanceo de datos utilizando oversampling y undersampling
- Aplique un pipeline para validar modelos de forma correcta
Público Objetivo
Científicos de datos que trabajan en la construcción de modelos de aprendizaje automático; personas que necesitan evaluar el desempeño de modelos de ML.
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Última atualização
24/04/2025
