¿Cómo se pueden utilizar los métodos de remuestreo para mejorar la prueba de hipótesis?
La prueba de hipótesis es una técnica común en el aprendizaje automático para comparar el rendimiento de diferentes modelos o algoritmos. Sin embargo, a veces los datos que se tienen no son suficientes para sacar conclusiones fiables, o se violan los supuestos de la prueba. Ahí es donde los métodos de remuestreo pueden ayudarte. Los métodos de remuestreo son formas de generar nuevas muestras a partir de los datos originales mediante el uso de técnicas como el bootstrapping o la validación cruzada. En este artículo, aprenderá cómo puede utilizar los métodos de remuestreo para mejorar las pruebas de hipótesis en el aprendizaje automático.
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Mohammed BahageelData Scientist / Data Analyst | Machine Learning | Deep Learning | Artificial Intelligence | Data Analytics…
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Vasim Shaikh2.5 years of experience in Generative AI | LLM | AI Agents | Machine learning | Deep Learning | NLP | Python | Data…