Aprendizaje Supervisado

Definition

En el aprendizaje supervisado, el algoritmo se entrena con un conjunto de datos etiquetados, lo que significa que cada ejemplo de entrada está emparejado con la salida correcta. El objetivo es que el modelo aprenda la relación subyacente entre las entradas y las salidas.

Summary

Un paradigma de aprendizaje automático donde un modelo aprende a mapear entradas a salidas basándose en ejemplos de entrenamiento etiquetados.

Key Concepts

• Datos Etiquetados
• Mapeo Entrada-Salida
• Clasificación
• Regresión

Use Cases

• Detección de correo no deseado
• Predicción de precios de viviendas
• Reconocimiento de imágenes

Code Example

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from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)

Related Terms

• Aprendizaje No Supervisado (Sin etiquetas)
• Conjunto de Entrenamiento (Datos para aprender)
• Conjunto de Validación (Datos para ajustar hiperparámetros)
• Precisión del Modelo (Métrica de rendimiento)