No pases a TensorFlow hasta que puedas resolver problemas de clasificación y regresión con Scikit-learn en tus sueños.
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) model = RandomForestClassifier(n_estimators=100) model.fit(X_train, y_train) print(classification_report(y_test, model.predict(X_test))) aprende machine learning con scikitlearn keras y tensorflow
Puedes envolver un modelo de Keras para utilizarlo dentro del flujo de trabajo de Scikit-Learn, permitiendo búsqueda de hiperparámetros y validación cruzada: No pases a TensorFlow hasta que puedas resolver
Utiliza validación cruzada y métricas como la precisión, el error cuadrático medio (MSE) y la matriz de confusión. 2. Deep Learning con Keras y TensorFlow y_test = train_test_split(X
¿Cuál es el ? (predecir un precio, clasificar clientes, detectar objetos...) ¿Qué nivel de experiencia tienes programando en Python?