Sistemas de aprendizaje automático en el mundo real: Predicción del cáncer

En esta lección, depurarás un problema de aprendizaje automático en el mundo real* relacionado con la predicción del cáncer.

Ejemplo del mundo real: Predicción del cáncer

Ejemplo del mundo real: Predicción del cáncer

  • El modelo se entrenó para predecir la "probabilidad de que el paciente tenga cáncer" a partir de los registros médicos.
Células cancerígenas

Ejemplo del mundo real: Predicción del cáncer

  • El modelo se entrenó para predecir la "probabilidad de que el paciente tenga cáncer" a partir de los registros médicos.
  • Los atributos incluyeron el nombre del hospital y la edad, el sexo, las enfermedades anteriores, los signos vitales y los resultados de las pruebas del paciente.
Células cancerígenas

Ejemplo del mundo real: Predicción del cáncer

  • El modelo se entrenó para predecir la "probabilidad de que el paciente tenga cáncer" a partir de los registros médicos.
  • Los atributos incluyeron el nombre del hospital y la edad, el sexo, las enfermedades anteriores, los signos vitales y los resultados de las pruebas del paciente.
  • El modelo tuvo un rendimiento excelente en los datos de prueba considerados.
Células cancerígenas

Ejemplo del mundo real: Predicción del cáncer

  • El modelo se entrenó para predecir la "probabilidad de que el paciente tenga cáncer" a partir de los registros médicos.
  • Los atributos incluyeron el nombre del hospital y la edad, el sexo, las enfermedades anteriores, los signos vitales y los resultados de las pruebas del paciente.
  • El modelo tuvo un rendimiento excelente en los datos de prueba considerados.
  • Sin embargo, el modelo tuvo un rendimiento muy deficiente en los pacientes nuevos. ¿Por qué?
Células cancerígenas

Ejemplo del mundo real: Predicción del cáncer

¿Por qué crees que el modelo no funcionó correctamente con pacientes nuevos? Intenta resolver el problema y, luego, haz clic en el botón Reproducir ▶ que aparece a continuación para ver si acertaste.

* Este módulo se basó en líneas muy generales (con algunas modificaciones sobre la marcha) en "Leakage in data mining: formulation, detection, and avoidance" de Kaufman, Rosset y Perlich.

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