[Duda] Duda

Hola Jorge, gracias por tu pregunta. Sobre tu duda, esto puede deberse a varias razones.

Primero, el profesor menciona que está utilizando una semilla aleatoria específica (301) para la generación de números aleatorios en su código. Si no estás utilizando la misma semilla, los resultados pueden variar.

Segundo, el profesor está utilizando un conjunto específico de hiperparámetros para su modelo. Asegúrate de que estás utilizando los mismos hiperparámetros. En el video, el profesor utilizó los siguientes hiperparámetros:

• 'max_depth': [3, 5]
• 'min_samples_split': [32, 64, 128]
• 'min_samples_leaf': [32, 64, 128]
• 'criterion': ['gini', 'entropy']

Finalmente, el profesor está utilizando un conjunto específico de datos. Si estás utilizando un conjunto de datos diferente, los resultados también pueden variar.

Un ejemplo práctico de cómo debería verse el código es el siguiente:

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# Definir los hiperparámetros
parametros = {
    'max_depth': [3, 5],
    'min_samples_split': [32, 64, 128],
    'min_samples_leaf': [32, 64, 128],
    'criterion': ['gini', 'entropy']
}

# Crear el modelo
modelo = DecisionTreeClassifier()

# Crear el GridSearchCV
busqueda = GridSearchCV(modelo, parametros)

# Ajustar el modelo
busqueda.fit(X, y)

# Ver los resultados
resultados = pd.DataFrame(busqueda.cv_results_)

Por favor, verifica estos puntos y ve si los resultados coinciden con los del profesor. Recuerda que incluso con la misma semilla, los hiperparámetros y los datos, los resultados pueden variar ligeramente debido a la naturaleza estocástica de los algoritmos de aprendizaje automático.

Espero haber ayudado y buenos estudios!

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Todo esta igual y aún así me salió diferente