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Consejos para Optimizar su Modelo de Regresión Logística:

  • Selección de características: eliminar características irrelevantes o correlacionadas puede mejorar la precisión del modelo.

  • Regularización: agregar un término de regularización (como L1 o L2) al modelo puede evitar el sobreajuste y mejorar la precisión del modelo.

  • Ajuste de hiperparámetros: utilizar técnicas de optimización como el grid search o el random search para encontrar los mejores valores para los hiperparámetros del modelo.

  • Balanceo de clases: si el conjunto de datos tiene un desequilibrio de clases, puede ser útil utilizar técnicas de balanceo de clases para mejorar la precisión del modelo.

  • Evaluar el modelo con métricas adecuadas: utilizar métricas como la precisión, el recall, la curva ROC, entre otras pueden ayudar a evaluar la precisión del modelo y a determinar dónde se encuentran las limitaciones del modelo.

Quiero compartir mi informe de proyecto final con la comunidad. Excelente aprendizaje de un curso muy satifactorio <https://github.com/OlayonChingon/Regresion-Logistica/blob/main/Informe%20Predicciones%20Tumores%20de%20Mama.pdf>
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