Solucionado
En uno de los cursos de machine learning se utilizo un data set sobre personas con problemas cardiacos, para aplicar un modelo del total se tomaba una parte para tratamiento y otra para pruebas, lo que no entiendo es que diferencia hay entre X train e Y train, y cual diferencia hay entre X test e Y test.
Hola Paulo,
Tu pregunta es muy importante para entender cómo funcionan los modelos de machine learning. En general, cuando hablamos de X_train y Y_train, nos referimos a los datos que usamos para entrenar nuestro modelo. Por otro lado, X_test y Y_test son los datos que usamos para probar la precisión de nuestro modelo después de entrenarlo.
Para explicarlo con más detalle, considera el siguiente ejemplo: Imagina que tienes un conjunto de datos sobre personas con problemas cardíacos y quieres predecir si una persona tiene o no un problema cardíaco basado en ciertas características, como la edad, el sexo, la presión arterial, etc. En este caso, X sería un conjunto de características (edad, sexo, presión arterial, etc.) y Y sería la variable que quieres predecir (si la persona tiene un problema cardíaco o no).
Entonces, dividirías tus datos en dos conjuntos: uno para entrenamiento (X_train, Y_train) y otro para pruebas (X_test, Y_test). X_train e Y_train se usan para entrenar el modelo. En otras palabras, el modelo aprende a predecir Y (si la persona tiene un problema cardíaco o no) basándose en X (las características de la persona). Una vez que el modelo ha sido entrenado, puedes probar su precisión utilizando X_test e Y_test. En este caso, le das al modelo el conjunto de características X_test y le pides que prediga Y. Luego, comparas las predicciones del modelo con las verdaderas respuestas Y_test para ver cuán preciso es el modelo.
Espero que esta explicación te haya aclarado la diferencia entre X_train, Y_train, X_test e Y_test. Espero haber ayudado y buenos estudios!
Muchas gracias me quedo clarísimo, saludos.