En la Sesion 3 del Proyecto Javierre, el alumnado calcula la matriz de confusion de su arbol de decision sobre ALL y AML, descubriendo que aqui los dos tipos de error pesan igual porque ambas clases son leucemias reales que se tratan de forma distinta.
En la Sesion 2 del Proyecto Javierre, el alumnado separa los 72 pacientes en entrenamiento y examen con stratify, y entrena su primer arbol de decision real sobre los cuatro genes seleccionados para distinguir leucemia linfoblastica aguda de leucemia mieloide aguda.
Presentación del Proyecto Javierre, dedicado a la investigadora Biola Javierre: de donde vienen los datos reales de expresion genica de leucemia infantil (Golub et al. 1999) y por que se han elegido los genes MPO, CD33, CD19 y TdT.
En la Sesión 5, la última del taller CUTLER, el alumnado usa validación cruzada con scikit-learn para comprobar si la exactitud de sus modelos dependía de la suerte de una única partición de datos, cerrando el recorrido del taller.
Sesión 4 del taller CUTLER, el alumnado entrena su primer Random Forest (bosque aleatorio) con scikit-learn. Descubrimos la historia de Adele Cutler, la sabiduría del voto por mayoría y qué mediciones celulares son más críticas en la detección del cáncer.
Seguimos en nuestro cuaderno. En la Sesión 2 entrenamos nuestro primer árbol de decisión y calculamos su exactitud en el conjunto de prueba. Nos dio un porcentaje bastante alto pero, ¿es suficiente un solo número para confiar en un diagnóstico …
En la Sesión 2 del taller CUTLER, el alumnado entrena su primer clasificador real — un árbol de decisión con scikit-learn — sobre datos médicos reales, sin escalar variables y midiendo su exactitud.
En este tutorial introductorio de Ciencia de Datos para MontesSTEAM e IES Monterroso, damos los primeros pasos en Machine Learning aplicado a la salud mediante el dataset real Breast Cancer Wisconsin. Aprende a instalar scikit-learn en JupyterLab, cargar datos médicos en memoria, reservar un conjunto de prueba para evaluar el modelo y comprender la importancia de la estratificación (stratify=y) para garantizar un reparto equilibrado entre tumores benignos y malignos.
Un taller para que el alumnado vea, sin simulación de por medio, los pasos reales de un modelo de difusión — una imagen real de Wikimedia Commons que muestra el recorrido de ruido a imagen nítida, y Diffusion Explainer, una herramienta interactiva y gratuita para explorar ese mismo proceso paso a paso.
CROWSON añade un quinto nivel, distinto de simular y de buscar — Llama traduce la frase completa al inglés y esa traducción genera una imagen real con Pollinations.ai, un modelo de difusión de verdad, con los mismos avisos de honestidad y moderación de toda la familia.