Welcome to the Jungle


La simplicidad es la máxima sofisticación

El Mercurio: A 40 días de encuentro "3xi" de Villarrica, privados y mapuches refuerzan sus nexos

El miércoles 12 de septiembre, El Mercurio publicó una nota sobre la instancia de diálogo e integración social 3xi; evento en donde estuve presente y en ese contexto se consutó mi apreciación.

Puedes leer la publicación aquí: https://goo.gl/sYLiLG

 

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El Mercurio: Promueven que profesionales mapuches aumenten vínculos y aportes a sus comunidades

Diario "El Mercurio" consultó mi opinión acerca del vínculo entre profesionales mapuche y las comunidades, parte de lo conversado con el periodista Víctor Fuentes en esta nota.

El original se encuentra aquí: https://goo.gl/4T71qi

 

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Evaluación de modelos de clasificación: Matriz de Confusión y Curva ROC

Una Curva ROC (abreviación de Receiver Operating Characteristic, o Característica Operativa del Receptor) es una representación gráfica de la relación entre la Tasa de Verdedaros Positivos y la tasa de Falsos Positivos.

Para explicar más específicamente a qué valores me refiero con estos conceptos, iré paso a paso. 

Matriz de Confusión

Luego de probar los Modelos de Clasificación, obtenemos la Matriz de Confusión, que sigue con la siguiente estructura:

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¿Qué algoritmo de clasificación usar?

Al igual que para los modelos de regresión, primero es necesario averiguar si el problema es lineal o no.

Si el problema es lineal, se debiera optar por la Regresión Logística o SVM.

Si el problema no es lineal, podría escoger entre k-NN, Naive Bayes, Árbol de Decisión o Bosque Aleatorio.

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Evaluación de modelos de clasificación: curva CAP

Al trabajar en el análisis de datos a través de métodos de clasificación, es necesario evaluar los modelos analizados para el caso, con el fin de determinar el mejor.

Cuando comencé mis estudios en Data Science conocí la "Curva ROC", pero recientemente me encontré con otra forma que es la "Curva CAP". Por la forma en que distribuyen en el gráfico, se pueden generar confusiones con respecto a pensar que se trata de la misma curva; pero no, no lo son.

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