El tipo de distribución puede desempeñar un papel importante al decidir cuál puede ser el modelo que puede usar, pero no todo el tiempo. Para su ejemplo, si ve una distribución exponencial con solo ver el gráfico, puede usar Regresión para predecir cuál será el próximo bosque aleatorio. Pero hay muchas maneras de ver qué tipo de modelo usará, como su conjunto de datos (características, clasificaciones). Un buen ejemplo es el conjunto de datos de Titanic, por supuesto, obtendrá diferentes tipos de distribución cuando visualice los datos, tal vez pueda visualizar las características mediante gráficos e histogramas. Las características como la relación del género y la supervivencia y muchas otras características si intenta combinarlas en diferentes aspectos, le darán la idea de qué modelo puede usar, y al principio puede haber muchos modelos que pueden encajar con su conjunto de datos En el conjunto de datos del Titanic, por ejemplo, utilicé el árbol forestal aleatorio al obtener (Entropía y recuperación de información) para predecir algo dado entradas.
Pero lo que la distribución de tipos sí le da idea de qué modelo puede usar, pero recuerde no todo el tiempo a primera vista. Investigar los datos es mejor y le dará información más concreta para que pueda llegar con una solución más factible.
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