Diferencias

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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 =====
-==== 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}}.
@@ Línea 418: / Línea 418: @@
 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.

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