Preguntas sobre uso y configuración · División de datos de aprendizaje automático
Flujos de trabajo — División de datos de aprendizaje automático
Divide datos de aprendizaje por la entidad que puede filtrar información entre conjuntos. Mantén cada grupo en un lado y ajusta el preprocesado con entrenamiento antes de aplicarlo a filas reservadas. Compara el comportamiento real con el resultado esperado. Si una prueba falla, investiga la causa antes de hacer más cambios.
¿Puedo abrir un proyecto existente?
Selecciona una carpeta y pide al asistente que lea los archivos relevantes antes de editarlos. Mantén el objetivo y los límites de la tarea en la conversación.
¿El código generado siempre es correcto?
Revisa las modificaciones y la salida de los comandos. Ejecuta las comprobaciones de tu proyecto antes de aceptar el resultado; el código generado no está probado por defecto.
¿Una conexión local mantiene todos los datos en el equipo?
La conexión local solo abarca ese servidor de modelos. Las herramientas remotas y los servicios externos pueden recibir datos mediante sus propias conexiones.