Ajuste de modelos para clasiﬁcacin (1): planteamiento del problema (determinista)

Ajuste de modelos para clasiﬁcación (1): planteamiento del problema (determinista)

Antonio Sala, UPV

Diﬁcultad: * , Relevancia:

, Duración: 15:42

Resumen:

Este vídeo presenta el problema de ajustar $𝜃$ en un modelo $f (x, 𝜃)$ para ajustar parejas de datos de entrenamiento $(x_{i}, y_{i})$ con $y_{i} \in {0, 1}$ , esto es, clasiﬁcación binaria. El problema puede ser determinista (perro / no perro) o aleatorio (probabilidad de tener cierta mutación genética dado cierto marcador en un análisis de sangre). Este vídeo plantea el problema determinista, discutiendo las cuestiones que salen a relucir cuando es posible una clasiﬁcación “perfecta”, y las funciones de coste para clasiﬁcación “imperfecta” donde falsos positivos o falsos negativos sean inevitables.

La versión probabilística del enunciado de este tipo de problemas se aborda en el vídeo [clasifintr2].

Colección completa [VER]:

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