En realidad, como cualquier problema de aprendizaje automático, esto tiene que ver con la ingeniería de características. Eso siempre es un trabajo duro y un poco de suerte.
Por lo general, lo que uno hace es un poco de intuición. Lo hago de esta manera: hay muchas personas con más experiencia y pueden asesorar sobre mejores formas.
- Sé ‘basado en el conocimiento del dominio si una característica particular tendría más influencia en la variable objetivo. En tal caso, agrego 2do grado para esa característica.
- Uso la regularización L1 si tengo un conjunto de características dispersas para eliminar características innecesarias y luego uso el descenso de gradiente con la regularización L2 para llegar a las variables correctas.
- En cada lugar utilizo la validación cruzada, dependiendo del volumen de datos. Prefiero K-Fold para la competencia, ya que el conjunto de datos suele ser pequeño.
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