Entrenamiento de modelos

En esta guía aprenderás a entrenar modelos reales de Machine Learning usando Scikit‑Learn. Ya tienes los datos limpios, normalizados y divididos en entrenamiento y prueba. Ahora toca construir el modelo, entrenarlo y prepararlo para evaluación.

1. Qué significa entrenar un modelo

Entrenar un modelo significa ajustar sus parámetros para que aprenda patrones de los datos. El modelo recibe ejemplos y aprende a predecir la salida correcta.

# Ejemplo conceptual
datos → modelo → aprende → predice

2. Modelos más usados

• Regresión lineal
• Regresión logística
• Árboles de decisión
• Random Forest
• SVM
• KNN

3. Entrenar un modelo con Scikit‑Learn

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

model.fit() es el paso donde el modelo aprende.

4. Predicciones

predicciones = model.predict(X_test)

Aquí el modelo intenta adivinar la salida correcta usando datos que nunca ha visto.

5. Guardar el modelo

import joblib

joblib.dump(model, "modelo.pkl")

Guardar el modelo permite reutilizarlo sin volver a entrenarlo.

6. Ejercicios

# pista entrenamiento
model.fit(X_train, y_train)

# pista predicciones
model.predict(X_test)

7. Mini‑proyecto: Entrenar tu primer modelo real

Toma un dataset real y realiza:

• Entrenamiento de un modelo
• Predicciones
• Guardado del modelo
• Comparación entre diferentes algoritmos

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