Contenido:

• 1 Cómo usar Python y Sklearn para SVM - Video Series
• 2 Cómo usar Python y Sklearn para SVM - Código Python

Tiempo aproximado: 60 min

1 Cómo usar Python y Sklearn para SVM

Entender la importancia de la elección de parámetros de un modelo

Ejercicio: Modifica el parámetro C y observa cómo cambia la exactitud del modelo

La importancia del tiempo de entrenamiento y de predicción

Ejercicio: Observa cómo cambia el tiempo de entrenamiento y la exactitud con diferentes tamaños del conjunto de entrenamiento

¿Qué hacen los parámetros C, Kernel y gamma en un clasificador SVC?

En una máquina de vectores de soporte podemos modificar 3 cosas para cambiar el límite de decisión:

1. El kernel cambia el tipo de transformación aplicada para convertir el problema no linealmente separable a uno que sí lo sea.
2. El parámetro C nos permite cambiar el comportamiento del modelo para que no se sobreajuste a los datos.
3. gamma influye en la cantidad de vectores de soporte usados para el cálculo del margen del límite de decisión.

2 Cómo usar Python y Sklearn para SVM

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