esta excelente sigue así publicando no se si podrías explicar sobre el algoritmo de k-vecinos mas cercanos y las libreias para poder usar por favor gracias.
El número de iteraciones de etrenamiento deseables (buen ajuste sin llegar a sobreajuste) tiene alguna relación con la cantidad de datos de entrenamiento que le doy? Gracias
Hasta cierto grado si, pero depende de muchas cosas más también, lo más recomendable es ver cómo va aprendiendo el algoritmo y cuando veas que está sobreajustando, terminar el entrenamiento.
Si tú certeza en el set de datos de entrenamiento es alta y tú certeza en el set de datos de prueba el baja, sobreajustaste. Tu modelo no tiene la capacidad de adaptarse bien a data nueva (set de prueba)
Gracias por el video.
te llevas mis respetos, he entendido todo perfectamente y quiero felicitarte por tus aportes a la comunidad.
Excelente!.. claro y preciso!!!.... aclare muchas dudas... gracias!
buenos consejos!
esta excelente sigue así publicando no se si podrías explicar sobre el algoritmo de k-vecinos mas cercanos y las libreias para poder usar por favor gracias.
Haz un Udemy!
Me encantan tus vídeos bro, tienes Github? O donde podría ver el código? Muchas gracias
¿ como puedo visualizar la ecuación que el modelo está construyendo ?
Compañero, una duda, qué pasa si no me sale el color azul, sabes por qué?, será alguna librería que no cargué o qué será, te agradecería mucho.
Excelentes aportes, donde puedo conseguir los archivos de Jupyter? He notado que en tu repositorio de GitHub solo hay algunos archivos
Si alguien es tan amable de pasarme los archivos de los demás videos así no tengo que copiarlos de cero se lo agradecería un montón.
El número de iteraciones de etrenamiento deseables (buen ajuste sin llegar a sobreajuste) tiene alguna relación con la cantidad de datos de entrenamiento que le doy?
Gracias
Hasta cierto grado si, pero depende de muchas cosas más también, lo más recomendable es ver cómo va aprendiendo el algoritmo y cuando veas que está sobreajustando, terminar el entrenamiento.
AMP Tech de acuerdo, gracias :)
tengo un problema con plot_colors me sale "name 'plot_colors' is not defined"
revisaste que tengas esta linea? plot_colors = "bry"
¿Cuando se que estoy haciendo sobreajuste ?
Si tú certeza en el set de datos de entrenamiento es alta y tú certeza en el set de datos de prueba el baja, sobreajustaste. Tu modelo no tiene la capacidad de adaptarse bien a data nueva (set de prueba)
@@AMPTech Qué ocurre si tengo un 97% con el de entrenamiento pero un 96% con el de prueba? Hay sobreajuste?