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clase:iabd:pia:2eval:tema09

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clase:iabd:pia:2eval:tema09 [2025/02/15 19:56]
admin [Callbacks]
clase:iabd:pia:2eval:tema09 [2025/02/15 20:07] (actual)
admin [Ejercicios]
Línea 388: Línea 388:
 ===== Ejercicios ===== ===== Ejercicios =====
  
-==== Ejercicio 1 ====+==== Ejercicio 1.A ====
 Crea una red neuronal para predecir si una persona va a tener una enfermedad cardíaca. Para ello se han usado los datos de {{https://www.kaggle.com/datasets/alexteboul/heart-disease-health-indicators-dataset}}. Crea una red neuronal para predecir si una persona va a tener una enfermedad cardíaca. Para ello se han usado los datos de {{https://www.kaggle.com/datasets/alexteboul/heart-disease-health-indicators-dataset}}.
  
Línea 418: Línea 418:
  
 Los datos son los siguientes: {{ :clase:iabd:pia:2eval:heart_disease_health_indicators_brfss2015.csv.zip |}} Los datos son los siguientes: {{ :clase:iabd:pia:2eval:heart_disease_health_indicators_brfss2015.csv.zip |}}
 +
 +==== Ejercicio 1.B ====
 +Mejora la red normalizando los datos . Usa ''StandardScaler''.
 +
 +¿Ha mejorado la red?
 +
 +==== Ejercicio 1.C ====
 +Modifica la red de forma que haya muchas neuronas y que haya sobreajuste.
 +
 +Debes mostrar una gráfica en la que se vea el //loss// en entrenamiento y validación.
 +
 +Ahora vamos a comprobar si es mejor regularizar (L1, L2 y L1L2) o simplemente no sobreentrenar para ello crea una gráficas similares a éstas:
 +
 +{{clase:iabd:pia:2eval:regularizacion_vs_loss_mejor_epoca.png}}
 +
 +
 +==== Ejercicio 1.D ====
 +Repite ahora las gráficas pero en vez de regularizar, usa Dropout
 +
 +==== Ejercicio 1.E ====
 +Usa ahora ''EarlyStopping'' y ''ModelCheckpoint'' para obtener el modelo evitando que se entrene durante tantas épocas y que se guarde a disco automáticamente.
 +
  
  
clase/iabd/pia/2eval/tema09.1739645762.txt.gz · Última modificación: 2025/02/15 19:56 por admin