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Una super herramienta: Hyperopt-sklearn

January 15, 2017Frederick AyalaMinería de Datos, Python

El avance  en el área de “Machine Learning” va junto con el numero de herramientas open-source disponibles.

Ésto presenta una oportunidad pero tambíen un reto. La pregunta es, ¿Qué modelo debo de utilizar para mi problema y con qué parametros?

Probar diferentes modelos y seleccionar parametros adecuados es un proceso delicado (y aveces tedioso). Requiere conocimientos sobre lo que hace el algoritmo y experiencia en el manejo de las características del conjunto de dato.

Hyperopt-sklearn es una libreria en Python que utiliza a su vez dos librerias: SciKit-Learn y Hyperopt.

Ésta herramienta ayuda a los desarrolladores a seleccionar el mejor modelo de predicción y los mejores parametros para el mismo. Además, cuenta con metodos de pre-procesamiento de información como PCA, TF-IDF, Normalizer y OneHot Encoder.

Utilizar Hyperopt-sklearn mejora los parametros que vienen por default para los modelos. En la siguiente figura se muestra algunos resultados al respecto:

Comparación contra parametros Default
Sin lugar a duda, Hypteropt-sklearn debe de estar en nuestra lista de herramientas a probar en éste 2017.

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Tags: machine-learning, open-source, python
Frederick Ayala
https://github.com/frederickayala
Soy estudiante de Doctorado en Ciencias de la Computación. En IOA me encargo de la minería de datos y del desarrollo de aplicaciónes web.
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