Resultados de la carrera Outcomes: AG-Ci10
- Temas
- Estrategias de validación cruzada
- Métricas de rendimiento para clasificación y regresión
- Comparación de modelos y pruebas estadísticas
- Optimización de hiperparámetros
- Curvas de aprendizaje y herramientas de diagnóstico
- Objetivos de Aprendizaje (Learning Outcomes)
- Implementar validación cruzada para evaluación de modelos [Usar (Usage)]
- Seleccionar métricas de rendimiento apropiadas [Evaluar (Assessment)]
- Comparar modelos usando pruebas estadísticas [Usar (Usage)]
- Optimizar hiperparámetros usando métodos sistemáticos [Usar (Usage)]
Bibliografía: [Hastie et al., 2009,James et al., 2013]
Generado por Ernesto Cuadros-Vargas , Sociedad Peruana de Computación-Peru, basado en el modelo de la Computing Curricula de IEEE-CS/ACM