Parámetro seleccionado comparativa con dos técnicas de análisis y selección
El Análisis de Correspondencia Múltiple (ACM) es menos afectado por la escala original de los datos. El K-Nearest Neighbors (KNN) puede sufrir de sobreajuste en datos complejos. Otro parámetro vital es la escalabilidad, especialmente al manejar grandes volúmenes de datos.
Estas últimas, aunque potentes, requieren más tiempo para aprender las dependencias probabilísticas. La interpretabilidad de los resultados es un parámetro esencial para comunicar los hallazgos. El parámetro crucial es la precisión, determinante para elegir entre regresión lineal y redes neuronales.
La Imputación por la media es una solución rápida, pero puede distorsionar la distribución. La facilidad de implementación es un parámetro importante, sobre todo con recursos limitados. La robustez ante datos atípicos es un parámetro esencial en entornos con información ruidosa.
La necesidad de preprocesamiento de datos es un parámetro que influye en el tiempo total del proyecto. La interpretabilidad del modelo es un parámetro fundamental para la toma de decisiones. El tiempo de entrenamiento es un factor crítico, especialmente en proyectos con plazos ajustados.
El Análisis de Varianza (ANOVA) es relativamente eficiente en términos computacionales. El Análisis Factorial Confirmativo (AFC) se mantiene robusto con conjuntos de datos extensos. Sin embargo, las redes neuronales demuestran superioridad en patrones no lineales complejos.
La Regresión Ridge, al incorporar regularización, mejora la generalización. En contraste, el Modelado de Ecuaciones Estructurales (SEM) puede volverse computacionalmente intensivo. El Mapa de calor presenta información compleja de manera condensada, pero requiere interpretación cuidadosa.
La Limpieza de datos es fundamental para ambos, pero la Reducción de dimensionalidad es más crítica en SVM. Un preprocesamiento exhaustivo mejora el rendimiento del algoritmo final. La sensibilidad a la escala de las variables es un parámetro relevante en muchos análisis. Los algoritmos genéticos pueden ser complejos de configurar y optimizar.
Esta mejora se logra sacrificando algo de precisión en los datos de entrenamiento.