[Duda] Utilidad del SEED

En el contexto de Machine Learning, la variable SEED se utiliza para garantizar que los resultados de ciertos procesos sean reproducibles. Esto es especialmente útil cuando trabajamos con elementos de aleatoriedad, como la división de un conjunto de datos en conjuntos de entrenamiento y prueba.

Por ejemplo, en el video, el instructor utiliza la función train_test_split de SKLearn para dividir el conjunto de datos. Esta función, por defecto, divide los datos de forma aleatoria cada vez que se ejecuta. Esto significa que si ejecutas el código varias veces, obtendrás diferentes resultados cada vez. Sin embargo, si estableces una SEED (por ejemplo, random_state=42), la "aleatoriedad" siempre seguirá el mismo patrón, lo que significa que obtendrás el mismo resultado cada vez que ejecutes el código.

En resumen, la variable SEED se utiliza para garantizar la reproducibilidad de los resultados en los procesos que implican aleatoriedad.

Espero haber aclarado tu duda. Un abrazo y buenos estudios!

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