Core LearningMódulo 10
10
Core Learning
Optimización y Ajuste de Modelos
Hyperparameter tuning, regularización y selección de modelos
L(θ) + λ||θ||₂² (Ridge)
Objetivo de Aprendizaje
Aplicar técnicas de optimización de hiperparámetros y regularización para mejorar el rendimiento del modelo.
Conceptos Clave
HiperparámetrosGrid SearchRandom SearchRegularización L1/L2Curvas de aprendizajeEnsemble methods
Ejemplo Empresarial
Un modelo de Random Forest para predecir abandono de clientes mejora su F1-Score de 0.72 a 0.89 después de optimizar: n_estimators=200, max_depth=8, min_samples_split=5.
💡Micro-Ejercicio1/5
¿Qué es la validación cruzada (cross-validation) y por qué IBM la recomienda sobre una simple división train/test?
0/5 correctas