No existe el mejor modelo de Machine Learning… existe el que mejor se adapta a tus datos.
Автор: Nodd3r
Загружено: 2025-11-03
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No existe el mejor modelo de Machine Learning… existe el que mejor se adapta a tus datos.
¿Regresión o clasificación?
Da igual cómo los llames, porque muchos modelos pueden servir para ambos casos.
La clave está en entender qué hace cada uno y cuándo usarlo
Regresión lineal: rápida y simple, pero falla si tus datos no siguen una línea recta.
Árboles de decisión y Random Forest: interpretables, robustos ante ruido y outliers.
XGBoost y modelos Boosting: los reyes del rendimiento en tabulares.
SVM: potente y versátil, aunque algo más lenta.
KNN: precisa, pero poco eficiente con grandes volúmenes de datos.
Redes neuronales: ideales para texto e imagen, pero excesivas para datos simples.
Conclusión: no te cases con un modelo.
Entrena varios, evalúalos con métricas y quédate con el que mejor se ajuste a tu realidad.
Ahí está la diferencia entre un data player y un verdadero data scientist.
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