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Hay algún problema en los resultados #17
Comments
Yo también me sorprendí, ya hice varias pruebas en junio y todo debería ser
correcto.
Además, cuando hice pruebas con R en octubre, obtuve resultados similares
con 3-NN.
En cualquier caso, desde que me comentaste el problema de la
experimentación, estoy ejecutando todo de nuevo repetidas veces (5, y aún
quedan bastantes horas). A ver qué sale.
El 26 ago. 2017 19:42, "Juan Julián Merelo Guervós" <
notifications@github.com> escribió:
… En general, Random Forest es el mejor clasificador en casi cada ocasión.
kNN es tan simple que se suele usar como baseline, igual que el Naïve
Bayes. Y más, si usamos k=3. Convendría que hicieras diferentes particiones
del conjunto y diferentes pruebas, porque los resultados son realmente
sorprendentes.
—
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.
|
El 27 de agosto de 2017, 18:11, Antonio Álvarez Caballero <
notifications@github.com> escribió:
Yo también me sorprendí, ya hice varias pruebas en junio y todo debería ser
correcto.
Además, cuando hice pruebas con R en octubre, obtuve resultados similares
con 3-NN.
El problema no es tanto con eso sino con el resto. Ya te digo, Random
Forest casi siempre da buenos resultados. Normalmente tienes que hacer un
análisis de sensibilidad a diferentes parámetros para ver cómo variaría el
resultado dependiendo de los mismos.
|
Por fin ha terminado la experimentación. Han salido resultados similares para los distintos conjuntos de validación. |
*Ahora* sí puedes decir que el resultado es estadísticamente
significativo...
|
7079192 también cerraba este |
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En general, Random Forest es el mejor clasificador en casi cada ocasión. kNN es tan simple que se suele usar como baseline, igual que el Naïve Bayes. Y más, si usamos k=3. Convendría que hicieras diferentes particiones del conjunto y diferentes pruebas, porque los resultados son realmente sorprendentes.
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