Tachar tipo en csv

Cómo hacer tachar tipo en csv

dividir un conjunto de datos en conjuntos de datos de entrenamiento, prueba y validación es una práctica común, pero ¿qué son estos conjuntos de datos, por qué los dividimos y cuál es su uso? Bueno, el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático depende en gran medida del conjunto de datos en el que se está entrenando. Eso significa que, incluso si está en el mismo tema, se pueden obtener diferentes modelos al entrenar el modelo en diferentes conjuntos de datos. Una cosa por la que los científicos de datos luchan es por hacer modelos que sean robustos, lo que significa que darán resultados consistentes que sean correctos la mayor parte del tiempo. Para hacer esto, realizamos el proceso de entrenamiento, prueba y validación. Veamos este proceso de una manera simplificada. Un enfoque aceptado es dividir los datos en un 70% para entrenamiento, un 20% para prueba y un 10% para validación. El modelo se entrena con los datos de entrenamiento, lo que significa que los parámetros del modelo se actualizan utilizando estos ejemplos. Básicamente, el modelo se optimiza en función de la versión del mundo representada en los datos de entrenamiento. Una vez que se completa el entrenamiento, utilizamos la validación.