Descripción Detalles del producto Reseñas ¿Científicos que se divierten? Claro que sí, como nos invita a divertirnos sobre todo a pensarel experto en computación y juegos Ariel Arbiser en este libro, donde pasa revista a los más diversos entretenimientos que todo el mundo conoce: la lotería, la ruleta, el póker, el Black Jack, el punto y banca, la escoba de Tampoco se quedan atrás los inquietantes y bellos esquemas del juego de la vida, ni el universo en pequeño que simbolizan el ajedrez y sus estrategias.
Y como jugar es un arte pero también una ciencia todos salimos ganando, aunque esto signifique entender por qué no se puede hacer saltar la banca de la ruleta a menos que uno sea la banca, claro, que la probabilidad de recibir una escalera real servida es de 0, y que para ganar el loto uno debería estar apostando durante cien mil años.
Así, entre cartas, fichas y tableros Arbiser nos pasea por los trucos, las sutilezas y las paradojas que se presentan a la hora de sentarse a una mesa de juego a pensar solo o acompañado, o de retar a la mente a quemarse las neuronas buscando la solución a un acertijo.
Sin reseñas. Escribe una reseña. CréditosLos modelos predictivos se han convertido en un asesor de confianza para muchas empresas y por una buena razón.
Estos modelos pueden "prever el futuro", y hay muchos métodos diferentes disponibles, lo que significa que cualquier industria puede encontrar uno que se ajuste a sus retos particulares. Cuando hablamos de modelos predictivos, nos referimos a un modelo de regresión salida continua o a un modelo de clasificación salida nominal o binaria.
En los problemas de clasificación, utilizamos dos tipos de algoritmos dependiendo del tipo de salida que este crea :Salida de clase: Algoritmos como Support Vector Machine y K Nearest Neighbors crean una salida de clase.
Por ejemplo, en un problema de clasificación binaria, las salidas serán 0 o 1. Sin embargo, hoy en día tenemos algoritmos que pueden convertir estas salidas de clase en probabilidad. Salida de probabilidad: Algoritmos como la Regresión Logística, el Bosque Aleatorio, potenciación del Gradiente, el Adaboost, etc.
dan salidas de probabilidad. Convertir las salidas de probabilidad en salidas de clase es sólo cuestión de crear un umbral de probabilidadPuedes leer más artículos de Data Science en español aquí Lea también:Tipos Claves De Regresiones: ¿Cuál Usar?
IntroducciónSi bien la preparación de los datos y el entrenamiento de un modelo de aprendizaje de máquina es un paso clave en el proceso de aprendizaje automático, es igualmente importante medir el rendimiento de este modelo entrenado.
Lo bien que el modelo generaliza sobre los datos no vistos es lo que define los modelos de aprendizaje automático adaptables frente a los no adaptables. Al utilizar diferentes métricas para la evaluación del rendimiento, deberíamos estar en posición de mejorar el poder de predicción general de nuestro modelo antes de que lo pongamos en marcha para la producción sobre datos no vistos antes.
Si no se realiza una evaluación adecuada del modelo aprendizaje automático utilizando diferentes métricas, y se usa sólo la precisión, puede darse un problema cuando el modelo respectivo se despliega sobre datos no vistos y puede dar lugar a malas predicciones.
Esto sucede porque, en casos como éste, nuestros modelos no aprenden sino que memorizan; por lo tanto, no pueden generalizar bien sobre datos no vistos. Métricas de evaluación del modeloDefinamos ahora las métricas de evaluación para valorar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático, que es un componente integral de cualquier proyecto de ciencia de los datos.
Matriz de confusiónUna matriz de confusión es una representación matricial de los resultados de las predicciones de cualquier prueba binaria que se utiliza a menudo para describir el rendimiento del modelo de clasificación o "clasificador" sobre un conjunto de datos de prueba cuyos valores reales se conocen.
La matriz de confusión es relativamente sencilla de comprender, pero la terminología relacionada puede ser confusa. Matriz de confusión con 2 etiquetas de clase.
Cada predicción puede ser uno de cuatro resultados, basado en cómo coincide con el valor real:Verdadero Positivo TP : Predicho Verdadero y Verdadero en realidad. Verdadero Negativo TN : Predicho Falso y Falso en realidad. Falso Positivo FP : Predicción de verdadero y falso en la realidad.
Falso Negativo FN : Predicción de falso y verdadero en la realidad. Ahora entendamos este concepto usando la prueba de hipótesis. Lea también:Falsos Positivos Vs. Falsos Negativos Una hipótesis es una especulación o teoría basada en pruebas insuficientes que se presta a más pruebas y experimentación.
Con más pruebas, una hipótesis puede ser probada como verdadera o falsa. Una Hipótesis Nula es una hipótesis que dice que no hay significancia estadística entre las dos variables de la hipótesis. Es la hipótesis que el investigador está tratando de refutar.
Siempre rechazamos la hipótesis nula cuando es falsa, y aceptamos la hipótesis nula cuando es realmente verdadera. Aunque las pruebas de hipótesis se supone que son fiables, hay dos tipos de errores que pueden ocurrir.
Estos errores se conocen como errores de Tipo I y Tipo II. Por ejemplo, cuando se examina la eficacia de una droga, la hipótesis nula sería que la droga no afecta a una enfermedad. Error de Tipo I: equivalente a los Falsos Positivos FP. El primer tipo de error posible implica el rechazo de una hipótesis nula que es verdadera.
Volvamos al ejemplo de una droga que se utiliza para tratar una enfermedad. Si rechazamos la hipótesis nula en esta situación, entonces afirmamos que la droga tiene algún efecto sobre una enfermedad.
Pero si la hipótesis nula es cierta, entonces, en realidad, la droga no combate la enfermedad en absoluto. Se afirma falsamente que la droga tiene un efecto positivo en una enfermedad. Error de tipo II:- equivalente a Falsos Negativos FN. El otro tipo de error que ocurre cuando aceptamos una hipótesis falsa nula.
Este tipo de error se llama error de tipo II y también se conoce como error de segundo tipo. Si pensamos de nuevo en el escenario en el que estamos probando una droga, ¿cómo sería un error de tipo II? Un error de tipo II ocurriría si aceptáramos que la droga no tiene efecto sobre la enfermedad, pero en realidad, sí lo tiene.
Un ejemplo de la implementación Python de la matriz de confusión. matshow cm plt. title 'Confusion matrix' fig. colorbar cax ax. xlabel 'Predicted Values' plt. ylabel 'Actual Values' plt. show Matriz de confusión con 3 etiquetas de clase. Los elementos diagonales representan el número de puntos para los cuales la etiqueta predicha es igual a la etiqueta verdadera, mientras que cualquier cosa fuera de la diagonal fue mal etiquetada por el clasificador.
Por lo tanto, cuanto más altos sean los valores diagonales de la matriz de confusión, mejor, indicando muchas predicciones correctas.
En nuestro caso, el clasificador predijo perfectamente las 13 plantas de setosa y 18 de virginica en los datos de prueba. Sin embargo, clasificó incorrectamente 4 de las plantas versicolor como virginica. También hay una lista de tasas que a menudo se calculan a partir de una matriz de confusión para un clasificador binario ExactitudEn general, ¿con qué frecuencia es correcto el clasificador?
La precisión es una métrica de evaluación común para los problemas de clasificación. Es el número de predicciones correctas hechas como una proporción de todas las predicciones hechas.
Tasa de clasificación errónea Tasa de error : En general, con qué frecuencia se equivoca. PrecisiónCuando predice sí, ¿con qué frecuencia es correcto? Claramente, no deberíamos molestarnos en construir un modelo si no hace nada para identificar la clase B; por lo tanto, necesitamos diferentes métricas que desalienten este comportamiento.
Para ello, utilizamos la precisión y la sensibilidad en lugar de la exactitud. Puedes leer más artículos de Data Science en español aquí 3. ExhaustividadCuando en realidad es un sí, ¿con qué frecuencia predice un sí?
La exhaustividad proporciona una mejor manera de evaluar el rendimiento del modelo ante un desequilibrio de clases. Nos dirá correctamente que el modelo tiene poco valor para nuestro caso de uso.
Al igual que la exactitud, tanto la precisión como la exhaustividad son fáciles de calcular y comprender, pero requieren umbrales. Además, la precisión y la exhaustividad sólo consideran la mitad de la matriz de confusión Puntuación F1La puntuación F1 es la media armónica de la precisión y exhaustividad, donde la puntuación de la F1 alcanza su mejor valor en 1 precisión y exhaustividad perfectas y el peor en 0.
Dado que la media armónica de una lista de números se inclina fuertemente hacia últimos elementos de la lista, tiende en comparación con la media aritmética a mitigar el impacto de los grandes valores atípicos y a agravar el impacto de los pequeños.
Una puntuación F1 castiga más los valores extremos. Idealmente, un puntaje F1 podría ser una métrica de evaluación efectiva en los siguientes escenarios de clasificación:Cuando los Falsos Positivos y la Falsos Negativos son igualmente costosos - lo que significa que se pasan verdaderos positivos o se encuentran falsos positivos - ambos impactan el modelo casi de la misma manera, como en nuestro ejemplo de clasificación de detección de cáncerAñadir más datos no cambia el resultado de manera efectivaLa TN es alta como en las predicciones de inundaciones, predicciones de cáncer, etc.
Un ejemplo de implementación en Python de la puntuación F1. EspecificidadCuando es no, ¿con qué frecuencia predice el no? Obsérvese que, en conjunto, la especificidad y la sensibilidad consideran la matriz de confusión completa Curva de características operativas del receptor ROC Medir el área bajo la curva ROC es también un método muy útil para evaluar un modelo.
Al trazar la tasa positiva verdadera sensibilidad frente a la tasa de falsos positivos 1 - especificidad , obtenemos la curva de Característica Operativa del Receptor ROC. Esta curva nos permite visualizar el equilibrio entre la tasa de verdaderos positivos y la tasa falsos positivosLos siguientes son ejemplos de buenas curvas ROC.
La línea discontinua sería una suposición aleatoria sin valor predictivo y se utiliza como línea de base; cualquier cosa por debajo de eso se considera peor que una suposición. xlabel 'False positive rate' plt.
show En el ejemplo anterior, la AUC está relativamente cerca de 1 y es mayor de 0,5. Un clasificador perfecto hará que la curva ROC vaya a lo largo del eje Y y luego a lo largo del eje X.
Poker Cientifico, filosofía y matemática, adaptación de Frances por John Pokerist, Obra Editada en Santiago de Chile, Imprenta de la Escuela de Ciegos ¿Científicos que se divierten? Claro que sí, como nos invita a divertirnos –y sobre todo a pensar– el experto en computación y juegos Ariel Arbiser en este The game has plenty to teach about making decisions with the cards we've been dealt—on and off the table
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EL TIEMPO STEFAN KLEIN. Is your threshold a thirty percent chance of rain? There is Juegos exclusivos para el mercado hispanohablante chasm of icentífico between cinetífico percentage point—and cientíico chasm plays Ruleta gratuita in real time, as you find yourself a bigger winner or loser, depending on which end of the stick you hold. SIGLO XXI ARGENTINA - IntroducciónSi bien la preparación de los datos y el entrenamiento de un modelo de aprendizaje de máquina es un paso clave en el proceso de aprendizaje automático, es igualmente importante medir el rendimiento de este modelo entrenado. El jugador cientifico: por que perdemos al poker, la loteria, la ruleta (Spanish Edition) - Ariel Arbiser - Siglo XXI Editores Ariel Arbiser Siglo XXI The game has plenty to teach about making decisions with the cards we've been dealt—on and off the table Abordar su respuesta es un ejercicio que permite desarrollar un sano espíritu crítico y escéptico, base del propio método científico. Exista o no una respuesta: Poker científico
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El primer tipo de error posible implica el rechazo de una hipótesis nula que es verdadera. Volvamos al ejemplo de una droga que se utiliza para tratar una enfermedad.
Si rechazamos la hipótesis nula en esta situación, entonces afirmamos que la droga tiene algún efecto sobre una enfermedad. Pero si la hipótesis nula es cierta, entonces, en realidad, la droga no combate la enfermedad en absoluto.
Se afirma falsamente que la droga tiene un efecto positivo en una enfermedad. Error de tipo II:- equivalente a Falsos Negativos FN.
El otro tipo de error que ocurre cuando aceptamos una hipótesis falsa nula. Este tipo de error se llama error de tipo II y también se conoce como error de segundo tipo. Si pensamos de nuevo en el escenario en el que estamos probando una droga, ¿cómo sería un error de tipo II? Un error de tipo II ocurriría si aceptáramos que la droga no tiene efecto sobre la enfermedad, pero en realidad, sí lo tiene.
Un ejemplo de la implementación Python de la matriz de confusión. matshow cm plt. title 'Confusion matrix' fig. colorbar cax ax. xlabel 'Predicted Values' plt. ylabel 'Actual Values' plt.
show Matriz de confusión con 3 etiquetas de clase. Los elementos diagonales representan el número de puntos para los cuales la etiqueta predicha es igual a la etiqueta verdadera, mientras que cualquier cosa fuera de la diagonal fue mal etiquetada por el clasificador.
Por lo tanto, cuanto más altos sean los valores diagonales de la matriz de confusión, mejor, indicando muchas predicciones correctas. En nuestro caso, el clasificador predijo perfectamente las 13 plantas de setosa y 18 de virginica en los datos de prueba.
Sin embargo, clasificó incorrectamente 4 de las plantas versicolor como virginica. También hay una lista de tasas que a menudo se calculan a partir de una matriz de confusión para un clasificador binario ExactitudEn general, ¿con qué frecuencia es correcto el clasificador?
La precisión es una métrica de evaluación común para los problemas de clasificación. Es el número de predicciones correctas hechas como una proporción de todas las predicciones hechas.
Tasa de clasificación errónea Tasa de error : En general, con qué frecuencia se equivoca. PrecisiónCuando predice sí, ¿con qué frecuencia es correcto? Claramente, no deberíamos molestarnos en construir un modelo si no hace nada para identificar la clase B; por lo tanto, necesitamos diferentes métricas que desalienten este comportamiento.
Para ello, utilizamos la precisión y la sensibilidad en lugar de la exactitud. Puedes leer más artículos de Data Science en español aquí 3. ExhaustividadCuando en realidad es un sí, ¿con qué frecuencia predice un sí?
La exhaustividad proporciona una mejor manera de evaluar el rendimiento del modelo ante un desequilibrio de clases. Nos dirá correctamente que el modelo tiene poco valor para nuestro caso de uso.
Al igual que la exactitud, tanto la precisión como la exhaustividad son fáciles de calcular y comprender, pero requieren umbrales. Además, la precisión y la exhaustividad sólo consideran la mitad de la matriz de confusión Puntuación F1La puntuación F1 es la media armónica de la precisión y exhaustividad, donde la puntuación de la F1 alcanza su mejor valor en 1 precisión y exhaustividad perfectas y el peor en 0.
Dado que la media armónica de una lista de números se inclina fuertemente hacia últimos elementos de la lista, tiende en comparación con la media aritmética a mitigar el impacto de los grandes valores atípicos y a agravar el impacto de los pequeños.
Una puntuación F1 castiga más los valores extremos. Idealmente, un puntaje F1 podría ser una métrica de evaluación efectiva en los siguientes escenarios de clasificación:Cuando los Falsos Positivos y la Falsos Negativos son igualmente costosos - lo que significa que se pasan verdaderos positivos o se encuentran falsos positivos - ambos impactan el modelo casi de la misma manera, como en nuestro ejemplo de clasificación de detección de cáncerAñadir más datos no cambia el resultado de manera efectivaLa TN es alta como en las predicciones de inundaciones, predicciones de cáncer, etc.
Un ejemplo de implementación en Python de la puntuación F1. EspecificidadCuando es no, ¿con qué frecuencia predice el no? Obsérvese que, en conjunto, la especificidad y la sensibilidad consideran la matriz de confusión completa Curva de características operativas del receptor ROC Medir el área bajo la curva ROC es también un método muy útil para evaluar un modelo.
Al trazar la tasa positiva verdadera sensibilidad frente a la tasa de falsos positivos 1 - especificidad , obtenemos la curva de Característica Operativa del Receptor ROC.
Esta curva nos permite visualizar el equilibrio entre la tasa de verdaderos positivos y la tasa falsos positivosLos siguientes son ejemplos de buenas curvas ROC. La línea discontinua sería una suposición aleatoria sin valor predictivo y se utiliza como línea de base; cualquier cosa por debajo de eso se considera peor que una suposición.
xlabel 'False positive rate' plt. show En el ejemplo anterior, la AUC está relativamente cerca de 1 y es mayor de 0,5. Un clasificador perfecto hará que la curva ROC vaya a lo largo del eje Y y luego a lo largo del eje X.
Pérdida logarítmicaLa pérdida logarítmica es la métrica de clasificación más importante basada en probabilidades. A medida que la probabilidad predicha de la clase verdadera se acerca a cero, la pérdida aumenta exponencialmente:Mide el desempeño de un modelo de clasificación en el que la entrada de la predicción es un valor de probabilidad entre 0 y 1.
La pérdida logarítmica aumenta a medida que la probabilidad predicha se aleja de la etiqueta real. El objetivo de cualquier modelo de aprendizaje automático es minimizar este valor.
Por lo tanto, una pérdida logarítmica menor es mejor, con un modelo perfecto teniendo una pérdida logarítmica de 0. Índice JaccardEl índice Jaccard es una de las formas más simples de calcular y averiguar la exactitud de un modelo de clasificación de aprendizaje automático.
Entendamoslo con un ejemplo. El índice Jaccard o coeficiente de similitud Jaccard es una estadística utilizada para comprender las similitudes entre los conjuntos de muestras. Por lo tanto, el índice Jaccard nos da la precisión como -Así que la precisión de nuestro modelo, según el índice Jaccard, se convierte en 0.
Cuanto mayor sea el índice Jaccard, mayor será la precisión del clasificador. Una muestra de implementación en Python del índice Jaccard. array [0, 1, 2, 5, 6] , np. Gráfico de Kolmogorov SmirnovEl gráfico K-S o Kolmogorov-Smirnov mide el rendimiento de los modelos de clasificación.
Más exactamente, K-S es una medida del grado de separación entre las distribuciones positivas y negativas. La frecuencia acumulativa de las distribuciones observadas y de las hipótesis se traza en relación con las frecuencias ordenadas.
La doble flecha vertical indica la máxima diferencia vertical. La K-S es si las puntuaciones dividen la población en dos grupos separados en los que un grupo contiene todos los positivos y el otro todos los negativos.
Por otra parte, si el modelo no puede diferenciar entre los positivos y los negativos, entonces es como si el modelo seleccionara casos al azar de la población. El K-S sería 0. En la mayoría de los modelos de clasificación la K-S caerá entre 0 y , y cuanto más alto sea el valor mejor será el modelo para separar los casos positivos de los negativos.
La K-S también puede utilizarse para comprobar si dos distribuciones de probabilidad unidimensionales subyacentes difieren. Es una forma muy eficiente de determinar si dos muestras son significativamente diferentes entre sí.
Un ejemplo de la implementación en Python del Kolmogorov-Smirnov. from scipy. append random. Devuelve estadísticas y valor p. Alfa se define como la probabilidad de rechazar la hipótesis nula dado que la hipótesis nula H0 es verdadera. Para la mayoría de las aplicaciones prácticas, se elige alfa como 0, Puedes leer más artículos de Data Science en español aquí Gráfico de ganancia y elevaciónLa ganancia o el levantamiento es una medida de la eficacia de un modelo de clasificación calculado como la relación entre los resultados obtenidos con y sin el modelo.
Los gráficos de ganancia y elevación son ayudas visuales para evaluar el rendimiento de los modelos de clasificación. Sin embargo, en contraste con la matriz de confusión que evalúa los modelos en toda la población, el gráfico de ganancia o elevación evalúa el rendimiento del modelo en una porción de la población.
Cuanto mayor sea la elevación es decir, cuanto más lejos esté de la línea de base , mejor será el modelo. Infantil Infantil Infantil de 0 a 2 años Infantil de 3 a 4 años Infantil de 5 a 6 años Infantil de 7 a 9 años Infantil de 10 a 12 años Infantil en otros idiomas Llibres infantils en català Libros infantiles en inglés Libros infantiles en francés.
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Nichts!
Ich denke, dass es der ernste Fehler ist.
Ist einverstanden, die sehr lustige Meinung
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