Curso scikit-learn python tutorial - Curso scikit-learn | Accuracy Matriz de confusion Precision Recall F1 | Machine Learning Python 04

En este video aprenderás las métricas de evaluación: accuracy, matriz de confusión, precisión, recall, f1-score. Primero aplicándolas a un problema de clasificación binaria con el dataset make_moons de scikit-learn tanto para datos balanceados como desbalanceados, después con un problema de clasificación multiclase utilizando el dataset wine. Datasets: make moons de scikit-learn y wine. Suscríbete: https://www.youtube.com/channel/UCTpcZMHrqzBSrPa9bEbANDw?sub_confirmation=1 00:00 Métricas de evaluación 03:30 Clasificación binaria con datos balanceados 18:05 Clasificación multiclase parte 1 19:25 Clasificación binaria con datos desbalanceados 22:10 Clasificación multiclase parte 2 Código: https://github.com/EdgarMoyete/CursoScikitLearn Curso Pandas: https://youtube.com/playlist?list=PLzKF7sAvC2S8b8319JJa0u45_EgNOuSj- Curso Numpy: https://youtube.com/playlist?list=PLzKF7sAvC2S-XIDG4Nd-D5QwKC64vEx0I Curso Graficas: https://youtube.com/playlist?list=PLzKF7sAvC2S9S9D_Jf76Y1QLkk1eQl0tX Curso scikit-learn: https://youtube.com/playlist?list=PLzKF7sAvC2S9wrGq0UPqzbypOzwXagE2J Datasets: https://youtube.com/playlist?list=PLzKF7sAvC2S_NAqhzaTz9sWM0Oc0N_szT ¿Qué es el machine learning?: https://youtu.be/qnI-5_kuCAI