Random_state.
random_state es un parámetro que asegura que los resultados en el aprendizaje automático sean consistentes y reproducibles al fijar una semilla aleatoria. Esto facilita la comparación de resultados, la depuración de código y la toma de decisiones basadas en datos. Sin random_state, los resultados pueden variar en cada ejecución, lo que dificulta la consistencia y la colaboración en proyectos de aprendizaje automático.
Modelo.
La elección del algoritmo de clasificación depende de la naturaleza de los datos y de los requisitos específicos del problema.
La regresión lineal no es apropiada para la clasificación, ya que está diseñada para problemas en donde implica predecir un valor numérico continuo o una variable dependiente que puede tomar cualquier valor a partir de un conjunto de variables independientes.
En los problemas de clasificación, el objetivo es asignar una etiqueta o categoría discreta a un conjunto de datos de entrada, algunos algoritmos recomendados para problemas de clasificación:
- Regresión Logística: Es un algoritmo de clasificación binaria que modela la probabilidad de que una observación pertenezca a una de las dos clases.
- Máquinas de Soporte Vectorial (SVM): SVM es un algoritmo de clasificación que encuentra el hiperplano que mejor separa las clases en un espacio de características. Puede utilizarse tanto en clasificación binaria como en clasificación multiclase.
- Árboles de Decisión y Bosques Aleatorios: Estos algoritmos son adecuados para problemas de clasificación y pueden manejar múltiples clases. Los árboles de decisión dividen el espacio de características en regiones y asignan clases a esas regiones.
- Redes Neuronales: En particular las redes neuronales profundas, son algoritmos de aprendizaje profundo que se utilizan en una variedad de problemas de clasificación, incluidos problemas de clasificación de imágenes y procesamiento de lenguaje natural.
- Naive Bayes: Este es un algoritmo de clasificación que se basa en el teorema de Bayes. Es especialmente útil en problemas de clasificación de texto y minería de datos.
Orden de la normalización y Búsqueda de hiperparámetros.
El orden de la normalización y la búsqueda de hiperparámetros depende del tipo de algoritmo.
Si usamos algoritmos sensibles a la escala de características, como SVM o k-Nearest Neighbors, se normaliza primero antes de la búsqueda de hiperparámetros. En cambio, si usamos algoritmos no sensibles a la escala, como árboles de decisión, se busca hiperparámetros primero y se normaliza después si es necesario.
La normalización es fundamental para algoritmos sensibles a la escala. El objetivo es encontrar la secuencia que maximice el rendimiento del modelo. Entonces, la aplicación de normalización a los datos antes de entrenar un modelo de aprendizaje automático depende del tipo de algoritmo que se use y de las características de los datos.
En resumen, algunos puntos clave para considerar:
- Algoritmos sensibles a la escala, como k-Nearest Neighbors o SVM, suelen necesitar normalización.
- Si las características tienen escalas muy diferentes, la normalización puede ayudar a equilibrar su influencia en el modelo.
- La normalización puede ser útil si las características siguen una distribución normal y para interpretar coeficientes de modelos lineales.
- En ocasiones, la normalización puede no afectar significativamente el rendimiento del modelo, especialmente si las diferencias de escala son pequeñas.
- Experimentar con y sin normalización es una buena práctica para evaluar su impacto en el rendimiento
Mejorar el modelo.
Para mejorar el modelo luego de normalización y ajustar hiperparámetros algunas estrategias que podemos aplicar son:
- Explorar Otros Modelos: Prueba otros modelos de clasificación, como Random Forest, Gradient Boosting, Support Vector Machines, según la naturaleza de los datos algunos modelos aplican mejor que otros.
- Aumento de Datos (Data Augmentation): Se puede probar generar datos sintéticos para el entrenamiento. Esto puede ayudar a mejorar el rendimiento del modelo y reducir el sobreajuste.
- Optimización de Hiperparámetros: Utilizando técnicas de búsqueda como Random Search o Bayesian Optimization pueden ayudar a encontrar una combinación óptima de hiperparámetros.
- Validación Cruzada (Cross-Validation): Sirve para evaluar el rendimiento del modelo de manera más robusta y evitar el sobreajuste.
- Tratamiento de Datos Desbalanceados: Si el conjunto de datos está desbalanceado (una clase tiene muchos más ejemplos que la otra), podemos considerar técnicas de remuestreo, como el sobremuestreo de la clase minoritaria o el submuestreo de la clase mayoritaria.
