Por lo general, es difícil encontrar una solución que pueda cubrir todas las demandas de su empresa o que le ofrezca instrumentos adecuados para manejar la generación y aprobación de documentos. Elegir una aplicación o plataforma que incluya instrumentos importantes de generación de documentos que simplifiquen cualquier proceso que tenga en mente es esencial. Aunque el formato más utilizado para trabajar es PDF, necesita una solución integral para gestionar cualquier formato disponible, incluyendo csv.
DocHub ayuda a garantizar que se cubran todos sus requisitos de generación de documentos. Modifique, firme electrónicamente, rote y combine sus páginas de acuerdo con sus preferencias con un clic del mouse. Maneje todos los formatos, incluyendo csv, de manera exitosa y rápida. Independientemente del formato con el que comience a trabajar, es posible cambiarlo a un formato necesario. Ahorre mucho tiempo solicitando o buscando el tipo de documento adecuado.
Con DocHub, no necesita tiempo adicional para acostumbrarse a nuestra interfaz de usuario y proceso de modificación. DocHub es, sin duda, una plataforma intuitiva y fácil de usar para todos, incluso para aquellos sin antecedentes técnicos. Integre a su equipo y departamentos y cambie la administración de documentos para su organización para siempre. cubra la cruz en csv, cree formularios rellenables, firme electrónicamente sus documentos y complete procesos con DocHub.
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en este tutorial vamos a aprender cómo aplicar la validación cruzada k-fold en nuestro y específicamente vamos a aplicar regresión logística dentro de la validación cruzada capaz ahora podríamos aplicar otros tipos de modelos estadísticos dentro de un marco de validación cruzada k-fold sin embargo por simplicidad nos vamos a centrar en la regresión logística porque utiliza resultados binarios o dicotómicos lo que hace posible pensar en términos de tablas de clasificación y así sucesivamente y eso es en lo que nos vamos a centrar hoy ahora hagamos un rápido resumen de lo que es realmente la validación cruzada k-fold así que imagina que comienzas con una muestra de datos y quieres asegurarte de que esta muestra de datos sea lo suficientemente grande porque vamos a hacer un número de particiones o divisiones en los datos así que el primer paso que normalmente tomamos es que vamos a tomar nuestros datos originales y hacer una división del ochenta por ciento veinte por ciento así que asignaremos aleatoriamente nuestros datos de cualquiera de los a cualquiera de los datos de entrenamiento
