Curso de machine learning 2026 - Curso ML 2026 #16 | Feature Importance, Bootstrap y Despliegue de Modelos con Scikit-Learn

En esta sesión cerramos el proyecto end-to-end del capítulo 2 de "Hands-On Machine Learning" de Aurélien Géron. Después de afinar hiperparámetros con RandomizedSearchCV en la sesión anterior, ahora respondemos la pregunta clave: ¿qué hacer con el mejor modelo? Conceptos clave: - feature_importances_ y selección automática de features - Análisis de fairness por subgrupos - Bootstrap para intervalos de confianza del RMSE - Pickling de pipelines completos con joblib - Detección básica de data drift en producción Material de apoyo: Finalizar el capitulo 2 del libro Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and PyTorch - Aurélien Géron - Analyzing the Best Models and Their Errors - Evaluate Your System on the Test Set * Launch, Monitor, and Maintain Your System * Try It Out! 🔗 Suscripciones 👉 https://www.youtube.com/channel/UCpqqJGMaVEmyinn1J-DhnYg/join 💬 Discord 👉 https://discord.com/users/pildorasdeprogramacion 📸 Instagram 👉 https://www.instagram.com/pildoras_de_programacion/ 🎵 TikTok 👉 https://www.tiktok.com/@pil_programacion?lang=en 📘 Facebook 👉 https://www.facebook.com/pilprogramacion 📺 YouTube 👉 https://www.youtube.com/@pildorasdeprogramacion 🔔 ¡Suscríbete y activa la campanita para no perderte futuros lives! 🔴 ¡Nos vemos en el live! 🚀🐳