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Tema 1.4 - Evaluación reto de clasificación
Resumen
Calcular las métricas de evaluación
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Usar el normalizer para normalizar los datos de test
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Para cada uno de los anteriores modelos se debe mostrar el resultado obtenido: Exactitud (Accuracy), Matriz de confusión y Curva ROC y AUC
Nota: Ejecutar la siguiente función, la cual calcula, crea la matriz de confusión y algunas métricas.
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GaussianNB:
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DecisionTreeClassifier(Árbol de decisión para problemas de clasificación):
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Random forests(Problemas de clasificación):
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Máquinas de Soporte Vectorial con kernel lineal:
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Redes Neuronales Artificiales:
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LogisticRegression(Regresión logística):
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Última modificación: viernes, 20 de enero de 2023, 18:16