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.