🌳 ¿Qué algoritmo de Machine Learning elegir? Elegir el algoritmo correcto de ML no siempre es sencillo.
Este artículo de KDnuggets propone un enfoque muy visual: usar un árbol de decisiones que guíe el proceso de selección según el tipo de problema y los datos disponibles.
Puntos clave del enfoque:
Define tu objetivo principal
- ¿Quieres clasificar, predecir valores numéricos, agrupar o reducir dimensiones?
- La naturaleza del problema determina la rama inicial del árbol.
Considera el tamaño y tipo de datos
- Pocos datos estructurados → Algoritmos clásicos como Logistic Regression o SVM.
- Muchos datos o no estructurados → Modelos más complejos como Random Forest, XGBoost o Redes Neuronales.
Evalúa interpretabilidad vs. precisión
- Si necesitas explicar decisiones (como en finanzas o salud), los árboles de decisión y modelos lineales son más claros.
- Si buscas máxima precisión y puedes sacrificar explicabilidad, opta por ensembles o deep learning.
Itera y valida
- Incluso con un buen árbol guía, probar varios modelos y medir con validación cruzada sigue siendo la mejor práctica.
💡 Un árbol de decisiones para elegir algoritmos no reemplaza la experimentación, pero acelera el proceso de enfocarte en las opciones más prometedoras.
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