Magnitud de la variable

Descubre cómo la escala de las variables impacta en tus modelos y aprende a escalarlas correctamente para optimizar su rendimiento.
En este video, te sumergirás en el fascinante mundo de la escala de variables en Machine Learning y comprenderás por qué es crucial considerarla al construir modelos, especialmente en regresión lineal.
Aprenderás:
¿Qué es la escala de variables y por qué es importante?
Cómo la escala afecta los coeficientes de regresión y el rendimiento del modelo.
Ejemplos prácticos del impacto de la escala en modelos lineales y no lineales.
Algoritmos sensibles a la escala: descenso de gradiente, redes neuronales, máquinas de soporte vectorial y más.
Cómo la normalización de la escala puede mejorar el rendimiento de tus modelos.
Algoritmos que se benefician del escalamiento de variables: vecinos cercanos, agrupamiento y más.
Modelos no sensibles a la escala: árboles de decisión, árboles de potenciación de gradiente y bosques aleatorios.
Ejemplos en Jupyter Notebook que demuestran el efecto de la escala en los coeficientes de regresión y el rendimiento del modelo.
Trucos y consejos para escalar tus variables de manera efectiva.
Recursos adicionales:
Presentación:
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Código:
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