Os comparto algunas ideas sobre la cuestión planteada. Al enfrentarse a un problema de regresión, es importante comenzar utilizando los métodos que han demostrado un buen rendimiento. Sin embargo, no debemos alarmarnos si estos métodos no producen los resultados esperados de inmediato.
El mejor enfoque puede variar según el problema específico que estemos abordando. El método que mejor se desempeñe en un contexto no tiene por qué ser necesariamente el algoritmo con el mejor rendimiento en general, ya que esto depende de las características y particularidades del problema en cuestión. En el artículo mencionado anteriormente, se puede observar que incluso el método con peor rendimiento general puede comportarse mejor en un conjunto de datos o problema concreto.
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I’d like to share some thoughts on the issue raised. When dealing with a regression problem, it’s important to start with methods that have demonstrated strong performance. However, we shouldn’t be alarmed if these methods don’t yield the expected results right away.
The best approach can vary depending on the specific problem we’re tackling. The method that performs best in one context is not necessarily the top-performing algorithm overall, as this depends on the characteristics and peculiarities of the problem at hand. As shown in the previously mentioned article, even the method with the worst overall performance can outperform others on a particular dataset or specific problem.
El mejor enfoque puede variar según el problema específico que estemos abordando. El método que mejor se desempeñe en un contexto no tiene por qué ser necesariamente el algoritmo con el mejor rendimiento en general, ya que esto depende de las características y particularidades del problema en cuestión. En el artículo mencionado anteriormente, se puede observar que incluso el método con peor rendimiento general puede comportarse mejor en un conjunto de datos o problema concreto.
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I’d like to share some thoughts on the issue raised. When dealing with a regression problem, it’s important to start with methods that have demonstrated strong performance. However, we shouldn’t be alarmed if these methods don’t yield the expected results right away.
The best approach can vary depending on the specific problem we’re tackling. The method that performs best in one context is not necessarily the top-performing algorithm overall, as this depends on the characteristics and peculiarities of the problem at hand. As shown in the previously mentioned article, even the method with the worst overall performance can outperform others on a particular dataset or specific problem.
