Cross Validation Orange

Objetivos
Ilustrar de manera entendible el cómo utilizar una validación Cruzada en Orange.
Desarrollo

En esencia, la idea básica acerca de "multi-entrada" canales es que puede ser utilizadopara conectar con varios canales de salida. Es decir, si un widget soporta un canal, varios widgets pueden alimentar a su entrada a ese widget simultáneamente.
Digamos que queremos crear un widget quetiene un conjunto de datos de prueba y varias técnicas de modelado predictivo en él. Un widget tiene que tener un canal de datos de entrada, y esto sabemos cómo hacer frente a partir de nuestra lecciónanterior. Pero, de alguna manera diferente, queremos conectar cualquier número de widgets que definen a los estudiantes a nuestro widget pruebas. Al igual que en el esquema de abajo, donde tresalumnos se utilizan diferentes:

Tenemos aquí a echar un vistazo a cómo se definen los canales para un widget curva de aprendizaje, y cómo gestionar sus tokens de entrada. Pero antes de hacerlo, sólo enpocas palabras: la curva de aprendizaje es algo que se puede utilizar para probar algún algoritmo de aprendizaje automático para tratar de ver cómo su rendimiento depende del tamaño del tamaño delconjunto de entrenamiento. Para esto, uno puede dibujar un pequeño subconjunto de los datos, aprender el clasificador, y probarlo en conjunto restante de los datos. Para hacer esto de una manera justa(por Salzberg, 1997), realizamos k veces la validación cruzada, sino utilizar sólo una parte de los datos de entrenamiento. La salida del widget entonces debería ser algo así:


Dentro del orangecanvas podemos crear un archivo de Excel y guardarlo con formato csv.

Cargamos nuestro archivo en el nodo file y agregamos tres métodos de clasificación.








Luego para ver la parte devalidación cruzada en organge agregamos un Test Learn




Dentro del test Learners esta la opción que buscamos de la validación cruzada.








Conclusiones
Se ha ilustrado de manera...