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Cómo evaluar un modelo de datos

Cómo evaluar un modelo de datos

45 minutos 7 créditos

GSP204

Labs de autoaprendizaje de Google Cloud

Descripción general

En este lab, aprenderá el proceso de partición de un conjunto de datos en dos partes distintas: un conjunto de entrenamiento que se usará para desarrollar un modelo y un conjunto de prueba que puede usarse para evaluar la exactitud del modelo. Luego, evaluará los modelos predictivos de manera independiente y repetible. A continuación, volverá a crear el modelo desarrollado durante un lab anterior en esta Quest con el conjunto de datos de entrenamiento y lo evaluará con respecto al conjunto de datos de prueba. Los datos se almacenan en Google BigQuery y el análisis se llevará a cabo con JupyterLab.

El conjunto de datos que se usa brinda información histórica sobre vuelos nacionales de Estados Unidos que se obtuvo del sitio web de la Oficina de Estadísticas del Transporte de EE.UU. Este conjunto de datos se puede usar para demostrar una amplia variedad de conceptos y técnicas sobre la ciencia de datos, y se utiliza en todos los demás labs de la Quest Data Science on the Google Cloud Platform.

Google BigQuery es un servicio web RESTful que habilita el análisis interactivo de enormes conjuntos de datos y trabaja de manera conjunta con Google Storage.

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