Introducción al Aprendizaje Automático con Python

Capítulo 2. Aprendizaje supervisado

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Como hemos mencionado antes, el aprendizaje automático supervisado es uno de los tipos de aprendizaje automático más utilizados y que más éxito tienen. En este capítulo, describiremos el aprendizaje supervisado con más detalle y explicaremos varios algoritmos populares de aprendizaje supervisado. Ya vimos una aplicación del aprendizaje automático supervisado en el Capítulo 1: clasificar las flores del iris en varias especies utilizando medidas físicas de las flores.

Recuerda que el aprendizaje supervisado se utiliza siempre que queremos predecir un resultado determinado a partir de una entrada dada, y tenemos ejemplos de pares de entrada/salida. Construimos un modelo de aprendizaje automático a partir de estos pares de entrada/salida, que constituyen nuestro conjunto de entrenamiento. Nuestro objetivo es hacer predicciones precisas para datos nuevos, nunca antes vistos. El aprendizaje supervisado suele requerir esfuerzo humano para construir el conjunto de entrenamiento, pero después automatiza y a menudo acelera una tarea que, de otro modo, sería laboriosa o inviable.

2.1 Clasificación y regresión

Hay dos tipos principales de problemas de aprendizaje automático supervisado, denominados clasificación y regresión.

En la clasificación, el objetivo es predecir una etiqueta de clase, que es una elección entre una lista predefinida ...