Desafío: Evaluación del Perceptrón
Para evaluar el perceptrón previamente creado, se utilizará un conjunto de datos que contiene dos características de entrada y dos clases distintas (0 y 1):
Este conjunto de datos está balanceado, con 500 muestras de la clase 1 y 500 muestras de la clase 0. Por lo tanto, la precisión es una métrica suficiente para la evaluación en este caso, la cual se puede calcular utilizando la función accuracy_score():
accuracy_score(y_true, y_pred)
y_true representa las etiquetas reales, mientras que y_pred representa las etiquetas predichas.
El conjunto de datos se almacena en perceptron.py como dos arreglos de NumPy: X (características de entrada) y y (etiquetas correspondientes), por lo que simplemente se importarán. Este archivo también contiene model, que es la instancia de la clase Perceptron creada previamente.
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Obtener predicciones del modelo entrenado y evaluar su desempeño:
- Dividir el conjunto de datos en entrenamiento (80%) y prueba (20%).
- Entrenar el modelo durante 10 épocas con una tasa de aprendizaje de
0.01. - Obtener predicciones para todos los ejemplos en el conjunto de prueba.
- Calcular la precisión comparando las etiquetas predichas con las etiquetas reales de prueba.
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Este conjunto de datos está balanceado, con 500 muestras de la clase 1 y 500 muestras de la clase 0. Por lo tanto, la precisión es una métrica suficiente para la evaluación en este caso, la cual se puede calcular utilizando la función accuracy_score():
accuracy_score(y_true, y_pred)
y_true representa las etiquetas reales, mientras que y_pred representa las etiquetas predichas.
El conjunto de datos se almacena en perceptron.py como dos arreglos de NumPy: X (características de entrada) y y (etiquetas correspondientes), por lo que simplemente se importarán. Este archivo también contiene model, que es la instancia de la clase Perceptron creada previamente.
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