Módulo 9 · Aplicación práctica

Demostrador de ML

Machine Learning para Quants

¿Qué muestra este demostrador?

Compara la precisión in-sample (lo que ves al entrenar) con la out-of-sample (la que importa) al variar la complejidad del modelo, el número de features y la señal real en los datos. Cambia el tipo de validación (temporal/purgada vs. aleatoria) para observar cómo el leakage infla artificialmente la precisión y produce la ilusión de un modelo ganador.

In-sample (lo que ves)

—

Out-of-sample (la real)

—

Baseline (azar)

50%

Precisión vs. complejidad del modelo

Pulsa Entrenar y evaluar para ver el contraste entre la precisión in-sample y la out-of-sample.