😜¡No seas un inocente del #DataScience !
⚠️Aunque el #MachineLearning puede ser una herramienta poderosa, siempre es importante evaluar y validar tus modelos antes de confiar demasiado en ellos.
😱¿Cómo evaluar y validar modelos de #ML? 👉(Hilo 🧵)

#RStats #analytics #stats #IA
✅ Dividir los datos disponibles en dos (o más) conjuntos. Se entrena el modelo con un conjunto de entrenamiento y luego se mide su rendimiento en un conjunto de prueba. Así obtienes una estimación del rendimiento del modelo en datos que no ha visto antes
#ML #IA #DataScience
✅ Utilizar métricas de evaluación apropiadas: Dependiendo del tipo de problema y modelo, existen diferentes métricas que se pueden utilizar para evaluar el rendimiento del modelo.
E.g. para clasificación la precisión o recall, para regresión el error cuadrático medio o RMSE
#ML
✅ Validación cruzada: dividir los datos en varios conjuntos y entrenar y evaluar el modelo varias veces, cada vez utilizando un conjunto diferente como prueba y promediando los resultados. Da una estimación más robusta del rendimiento del modelo ya que utiliza más datos.
#ML #IA
✅ Validación del rendimiento en el mundo real, una vez que se ha implementado. Esto puede incluir medir la precisión del modelo en tareas reales o monitorear el rendimiento del modelo a lo largo del tiempo para ver si mantiene su rendimiento
#DataScience #MachineLearning #ML #IA

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Nov 5
🤦🏻‍♀️Muchos usan RStudio durante años sin conocer esta herramienta👀
🎯Complementos: extensiones para ejecutar funciones avanzadas de #RStats sin código
👉Haz clic en el botón Addins del menú de RStudio, y el código correspondiente se ejecuta sin que tengas que escribir el código
👉Los complementos de RStudio se distribuyen como 📦paquetes #RStats
👉Una vez instalado y activado el paquete R, los complementos estarán disponibles de inmediato en RStudio
✅Ejemplo 📦addinexamples
🔗 rstudio.github.io/rstudioaddins/

#datascience #programming #dataviz #analytics Image
💡Cómo seleccionar un subconjunto de un conjunto de datos de forma interactiva en R

#datascience #analytics #dataviz #data #RStats #RStudio #posit #programming #code #analisisdedatos #cienciadedatos #BI #Python #stats #RAddins #complementosR
Read 4 tweets
Oct 31
🤯Tercer y última parte de ERRORES QUE DAN MIEDO en #DataScience 🎃

☠️ERRORES mortales que incluso los expertos cometen⚰️
rosanaferrero.blogspot.com/2016/09/los-7-…

Continúa leyendo, si te atreves...👻
#HorrorStats #HappyHalloween #DataAnalytics #Halloween #FelizLunes #dataviz #RStats #Python #ML
🚫No realizar una investigación reproducible💀

“Every analysis you do on a dataset will have to be redone 10-15 times before publication. Plan accordingly” Trevor A.Branch

No crear un informe replicable, reproducible y reutilizable sí que DA MIEDO

#HorrorStats #HappyHalloween
🚫No seleccionar la prueba de hipótesis o el modelo de regresión correcto para tu objetivo🎃

¿Cuáles son las hipótesis? ¿Cómo son las muestras? ¿Qué tipo de prueba/modelo elegir? ¿Una cola o dos colas? ¿Qué hacer si mis datos no cumplen los supuestos? BOOO!! 👻

#HorrorStats #ML
Read 12 tweets
Oct 30
ERRORES QUE DAN MIEDO👻en #DataScience🎃
📊"Una imagen vale más que mil palabras", o que mil datos. Los gráficos cuentan la historia de los datos, nos ayudan a guiar, interpretar y comunicar😉
Cuidado con estos #HorrorStats
#HappyHalloween #Halloween #FelizDomingo #HalloweenEnds
🚫1. Elegir el gráfico incorrecto💀

Cada gráfico tiene sus propios casos de uso. ¿Tiene sentido representar el crédito € de una tarjeta con un gráfico de sectores? 🤌

#HorrorStats #HappyHalloween~ #trickortreat #DataScience #dataviz #DataScience #data
¿Qué gráfico utilizar?👇
🚫2. Manipular los ejes del gráfico💀

👉Distorsionar la escala, truncarla u omitir líneas de base es un error, intencionado o no.🤦🏻‍♀️

¿Quieres más ejemplos?👇

#HorrorStats #HappyHalloween~ #trickortreat #DataScience #dataviz #RStats #Python #DataVisualization #Stats #Analytics
Read 7 tweets
Oct 29
👎¿Te has preguntado qué estás haciendo mal al realizar tus análisis de datos?🎃

Te traigo una serie de TERROR😱: todo eso que NO debes hacer al momento de tomar y analizar tus datos

👻¿Te asusta? Comenta tus miedos...

#HorrorStats #HalloweenStats #HappyHalloween #trickortreat Image
👉Utilizar un grupo de estudio no representativo🚫
Ej: Una encuesta dice que “el 41% de los clientes de banca minorista utilizaría la banca móvil si estuviera disponible”, pero solo se encuestó a personas con dispositivos móviles😝
maximaformacion.es/blog-dat/30-re…
#HorrorStats #Halloween
🤌Seleccionar un estadístico de centralidad inadecuado: ¿la media, la mediana o la moda?🤦🏻‍♀️
Ej: "Un hombre se ahogó en un charco de agua cuya profundidad promedio era de 1 pulgada".

maximaformacion.es/blog-dat/como-…

#HorrorStats #HalloweenStats #HappyHalloween #trickortreat #Halloween
Read 5 tweets

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