Mejora contra Overfitting en XGBoost y Clasificacion Multi Clases Python GridSearch Seleccion RFECV

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Ovefitting? Multiclasificacion? Hiperparametros? tecnicas para mejorar mi modelo? machine learning y XGB?? Gradient Boosting? • En este maravilloso Tutorial cubriremos un análisis completo paso a paso del aprendizaje automático para la clasificacion con multiples clases a través del clasificador de gradiente extremo XGBoost usando el Wine Dataset con python JUPYTER NOTEBOOK. • Ajuste de un modelo supervisado multiclasificacion con eXtreme Gradient Boosting • Medidas para atacar el sobreajuste (overfitting) • Como incluir datos de validacion (data test) en ajuste del modelo • Que es early stop? para que utilizarlo? • Graficas comparativas de error y funcion de perdida (loss) • Hiperparametros del XGBoost a modificar para mejorar overfitting (si es posible) • Eliminacion recursiva de variables: Feature Recursive Elimination • Como implementar el algoritmo con Sklearn en python • Como decidir el numero minimo de features (automaticamente) • Transformando el espacio-conjunto en subconjuntos de variables seleccionadas • Como eliminar el sobreajuste del modelo (overfitting) • #Python #XGboost #Overfitting #Feature • Tutorial XGBoost y Feature Recursive Elimination RFECV: • Overfitting y RFECV para XGBoost en C... • Tutorial sobre XGBOOST en python y multiclases: • • XGBoost y Clasificacion Multi Clases ... • Aprende sobre MULTI clasificacion y el aprendizaje supervisado • Como funciona el algoritmo XGB: Porque Extreme Gradient? • Caracteristicas: parametros, learning rate, max depth • Correlacion y Seleccion de variables • Desempeño del modelo de decision Performance • CROSS VALIDATION • Confusion matrix y classification report con SKlearn • https://archive.ics.uci.edu/ml/datase... • https://xgboost.readthedocs.io/en/lat... • Eliminacion recursiva de variables y regresion lineal multiple en Python: • • Eliminacion Recursiva de variables y ... • XGBoost: Regresión paso a paso con Python • • XGBoost: Regresión paso a paso con Py... • Selección de variables: elegir las variables a utilizar • Codificación de variables: variables ficticias, características categóricas y nominales • Dividir conjunto en entrenamiento y testing • Árboles de decisión y potenciación, como funciona el extreme gradient boosting? • Hiperparámetros y parámetros: tasa de aprendizaje, profundidad máxima, gpu_id, número de estimadores • Interpretación de la importancia de la variable • Medición del desempeño usando coeficiente de determinacion R2 y el mean squared error o error cuadratico medio MSE • Sobreajuste (overfitting), desajuste y bajo ajuste del modelo, como saberlo? • ¿Cómo mejorar el rendimiento? ¿Ingeniería de variables? • XGB regresion y feature engineering en Python • • XGBoost y feature engineering: Regres... • Tratamiento de los valores extremos (outliers) • Creacion o mejora de variables mediante Date y time • Selección y eliminacion de variables: elegir las variables a utilizar • XGBoost y seleccion de variables: Regresión con Python • Seleccion de variables con regresion y Recursive Feature elimination: • XGBoost y seleccion de variables: Reg... • Ajuste de hiperparametros para Extreme Gradient Boosting: • Regresion XGBoost Ajuste de hiperpara... • Explicando los hiperparametros del XGB • learning rate, max_depth, gamma, Regularization, alpha, child_weight, • number of estimators • Aplicando Grid Search con gridSearchCV • Datos: https://archive.ics.uci.edu/ml/datase... • My code??? find it here: https://github.com/raulvalerio/superv... • XGB: Clasificacion paso a paso en Python: • XGBoost: Clasificacion paso a paso co... • Machine learning en Python • • Python | Regresion lineal multiple y ... • Machine learning en R • • Machine Learning • Cualquier comentario o sugerencia es bienvenido. • Contacto: [email protected] • My youtube channel in English: • / @rvstats_eng • Algoritmo de Clustering HDBSCAN, Kmeans con R • • Algoritmos de Clustering en R/Rstudio... • Algoritmos de clustering jerarquicos en R • • Hierarchical Clustering | Agrupamient... • Algoritmos de clustering jerarquicos en python • • V-1: Clustering jerarquico con Python... • Algoritmo HDBSCAN: • V1: Que es clustering con HDBSCAN | P... • Algoritmo de K-means: • Que es Kmeans y centroides: • V3: Numero Adecuado de Clusters K-Mea... • Normalizacion y numero adecuado de clusters: • V2: Clustering con K-means | Python y... • Metodo Elbow, Distorsion e Inercia: • V1: Clustering con K-means | Python y... • #Python #XGB #Clasificacion #Multiclases • Aprendizaje automático Aprendizaje supervisado y no supervisado • análisis estadístico Factores Independiente y dependiente • entrada y salida Machine learning and supervised learning • overfitting, hyperparameter, classifier, classification, matrix • input and output, statistical analysis

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