Variables continuas vs discretas en el contexto del aprendizaje automático.

Entremos rápido en el tema. Lo sé, no tienes tiempo. Tienes que aprender otros temas también. ¡De acuerdo! Te escucho :)

VARIABLE CONTINUA

Una variable continua puede tomar cualquier valor. Piénselo así: si ese número en la variable puede seguir contando, entonces es una variable continua.

Ej: Peso de una persona: 152.232 Kg, probablemente estés pensando, “¿dónde estoy contando?”. ¡Sí es usted! El peso de la persona es en realidad 152.232211223342211223332112244778899399947777889999888888377747666678788992336677……………………………………………………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………………………………………Kg

Obviamente, esos puntos no terminarán pronto. De hecho, ¡no van a terminar!

¿Ahora ves cuán específicamente esa variable puede “seguir contando”? Cuando digo “contar”, me refiero a las cuentas después del decimal.

Ese es un ejemplo de variable continua.

¿Puedes pensar en otro ejemplo?

¿Dijiste Edad? "¡Eres increíble!". ¡Eso es correcto! porque la edad sigue contando. ¿No me crees? Instale esto y compruébelo usted mismo .

De acuerdo, otros ejemplos son el tiempo para entrenar una red neuronal profunda, los ingresos, el costo de la electricidad, el poder de procesamiento de su cerebro (¿¡qué!?), su energía durante la noche en J, solo un resto rápido: J es la unidad SI de Energía.

Quiero decir que ahora conoces otros ejemplos.

Contexto ML: las variables continuas se utilizan para la regresión.

https://www.slideshare.net/cdhnmj/introduction-to-biostastics

VARIABLE DISCRETA/CATEGORIZADA

Una variable discreta puede tomar solo un valor específico entre el conjunto de todos los valores posibles o, en otras palabras, si no sigue contando ese valor, entonces es una variable discreta, también conocida como variable categorizada.

Ejemplo: Número de estudiantes en una universidad.

Piensa en Número de estudiantes en una universidad. Digamos que una universidad tiene 75.123 estudiantes matriculados. ¿Es esa variable continua?

Podrías decir "sí" porque eres inteligente. Usted sugeriría que 75,123 es

75.123,0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000…………………………

¡Hombre! Yo también pensé lo mismo, pero déjame decirte esto: 75,123.00….=75,123, porque, 0 después de un punto decimal no entra en consideración en absoluto. Ja ja. ¡Los estadísticos son muy inteligentes! :) El punto es que si el número es un número entero (y obviamente un número entero no tiene decimales), entonces es discreto.

Otros ejemplos:

El número de bibliotecas de aprendizaje profundo en el mercado.

La cantidad de GPU que tiene su computadora normal.

Qué tan bueno es su modelo ML: digamos que solo tenía 2 opciones {bien, mal}. Entonces es una variable discreta.

Nivel de Acuerdo {Total, Parcial, Nada}

Contexto ML: las variables discretas se utilizan para la clasificación.

Para terminar este artículo déjame hacerte una pregunta: si una variable A solo puede tomar valores {22.3,225.69,122.23}, ¿qué tipo de variable es? ¿por qué?

¿Continuo o discreto? ¡No me digas "ambos"!

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