[W7-Kaggle_competition]BeaSánchez

[Beapsp]

https://github.com/Beapsp/Proyecto5_Machine_Learning

[yamadajc]

Hola hola Bea!

A por el ultimo proyecto!!🚀🚀🚀

Kaggle_competition

En general, los objetivos y estrategias del proyecto:

Hay que elegir el modelo que mejor te prediga en base a unos datos. Para elegir el mejor modelo de machine learning, hay cuatro variables que podemos controlar:

• Procesamiento de los datos
• Como separamos los datos para hacer el train/test.
• Qué modelo utilizamos.
• Qué parámetros utilizamos en ese modelo.

Para cada uno de ellos hay una estrategia:

• Encoders & Standarization: para las variables categóricas: aquí (también hay otras estrategias, como ésta, o incluso hacer un diccionario donde a cada letra le asignes un valor numérico relativo al resto. Claro que esto te puede valer cuando tienes pocos datos.
• Cross-validation: para garantizar el corte de los datos: aquí
• Modelo de regresión: probar varios, aquí
• Grid search: para las permutaciones de los parámetros: aquí

FeedBack

Que alegria me das. Bien Bea! Has creado un repositorio con un muy buen readme. Por cierto se te a pasado un .ipynb_checkpoints fuera del .gitignore.

Has procesado los datos, entrenado un modelo, has hecho GridSearchCV, has hecho submissions y ademas un par de slide para explicar el proceso. De verdad que todo bien

Por último, explora H20 , tendrás que instalar Java. Pero te aseguro que es magia en estado puro.

Muchas gracias y animo con el proyecto!