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La entropía cruzada categórica es la función de pérdida estándar para clasificar en varias clases mutuamente excluyentes. Compara la distribución que predice la red, normalmente tras una softmax, con la etiqueta real codificada en formato one-hot, y penaliza con fuerza asignar poca probabilidad a la clase correcta.
La función Softmax transforma los logits de salida de una red neuronal en una distribución de probabilidad que suma 1. Es la activación estándar en clasificación multiclase, desde clasificadores de imágenes hasta el vocabulario de los modelos de lenguaje como GPT.
LazyPredict es una biblioteca de Python que evalúa automáticamente decenas de modelos de clasificación y regresión de scikit-learn sobre tu dataset en segundos, sin escribir el código de entrenamiento para cada uno. Con LazyClassifier y LazyRegressor obtienes una tabla comparativa de métricas que señala qué modelos merece la pena afinar después.
