No entiendo por qué el profesor crea valores aleatorios que no estan relacionados con los demás, cómo eso puede ayudar a que el modelo tenga mas precisión si es completamente aleatorio?
No entiendo por qué el profesor crea valores aleatorios que no estan relacionados con los demás, cómo eso puede ayudar a que el modelo tenga mas precisión si es completamente aleatorio?
Hola Maximiliano, cómo va? Espero que todo bien :)
Cuando se ajustan los hiperparámetros de un modelo, como por ejemplo la tasa de aprendizaje o la profundidad de un árbol de decisión, es importante explorar diferentes combinaciones de valores para encontrar la configuración óptima. Al generar valores aleatorios, se está ampliando el espacio de búsqueda y permitiendo que el modelo explore diferentes configuraciones.
Aunque los valores aleatorios pueden parecer no relacionados entre sí, es importante recordar que el objetivo es encontrar la mejor combinación de hiperparámetros que maximice la precisión del modelo. Al generar valores aleatorios, se están explorando diferentes regiones del espacio de búsqueda, lo que puede ayudar a encontrar combinaciones óptimas que de otra manera podrían pasarse por alto.
Por ejemplo, si solo se probaran valores relacionados entre sí, es posible que el modelo se quede atrapado en una región subóptima del espacio de búsqueda y no logre alcanzar la precisión deseada. Al introducir valores aleatorios, se aumenta la probabilidad de encontrar combinaciones óptimas y mejorar el rendimiento del modelo.
Espero que esta explicación aclare tus dudas. Abrazo y buenos estudios!
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Si no entendí mal, es como agregar una columna con datos aleatorios que junto a las demás formarán parte de la variable X para el modelo, el cual simplemente toma y genera una regla en base a éste ¿Cómo una seed?