¿Cómo puede seleccionar y validar eficazmente las características de sus modelos de aprendizaje automático?

2 Usar el conocimiento del dominio y la intuición

Una forma de seleccionar y validar características es usar el conocimiento y la intuición de su dominio. Puede aprovechar sus conocimientos y experiencia en el campo o contexto de su problema, y seleccionar las características que tengan sentido y sean relevantes para su objetivo. También puede validar sus entidades comprobando su correlación con la variable de destino o utilizando herramientas de visualización, como diagramas de dispersión o mapas de calor, para ver cómo se relacionan entre sí y con el resultado.

3 Aplicar métodos estadísticos y matemáticos

Otra forma de seleccionar y validar entidades es aplicar métodos estadísticos y matemáticos. Puede utilizar varias técnicas, como pruebas de hipótesis, ganancia de información, chi-cuadrado o ANOVA, para medir el significado o la importancia de sus características y seleccionar las que tienen las puntuaciones o valores más altos. También puede utilizar métodos, como el umbral de varianza, la información mutua o el análisis de componentes principales, para reducir la dimensionalidad o redundancia de las entidades y seleccionar los que capturen la mayor variación o información.

5 Compare y valide sus resultados

El paso final para seleccionar y validar características es comparar y validar los resultados. Debe comparar los resultados de los diferentes métodos de selección y validación de características, y ver si están de acuerdo o en desacuerdo sobre la importancia o relevancia de sus características. También debe validar los resultados mediante el uso de diferentes subconjuntos de datos para entrenar y probar el modelo, y ver cómo afectan las características a la precisión, precisión, recuperación u otras métricas del modelo.

6 Experimenta e itera

La selección y validación de características no son tareas únicas, sino procesos iterativos. Debe experimentar con diferentes combinaciones de características, métodos y modelos, y ver cómo afectan a sus resultados. También debe supervisar y actualizar sus características a medida que sus datos o problemas cambian con el tiempo. Al hacerlo, puede mejorar sus habilidades de selección y validación de características, y crear modelos de aprendizaje automático más efectivos.

7 Esto es lo que más debe considerar

Este es un espacio para compartir ejemplos, historias o ideas que no encajan en ninguna de las secciones anteriores. ¿Qué más le gustaría añadir?