Nuestro asistente es bueno, ¡pero siempre podemos hacerlo mejor!
- Paso 7: El Super-Entrenamiento (Bloque de Optimización: Word+Char TF-IDF + Logistic OVR + tuning de umbrales)
Aquí es donde le damos a nuestro asistente una "actualización de software" importante:
- Hablando su idioma (Normalización Semántica Ligera): Le enseñamos a entender el "argot" médico. Por ejemplo, si ve "AKI", ahora sabe que significa "acute kidney injury". Esto es crucial porque en medicina se usan muchas abreviaturas.
- Dos pares de ojos (
Word+Char TF-IDF): Antes, solo miraba palabras. Ahora, le damos "dos pares de ojos": uno sigue mirando las palabras completas, y otro mira secuencias de letras (como "cardio-" o "-itis"). Esto le ayuda a capturar más detalles y a ser más robusto ante errores o palabras nuevas.
- La Cadena de Montaje (
Pipeline): Unimos todos estos nuevos pasos (normalización, los dos tipos de análisis de texto y el clasificador) en una "cadena de montaje" perfecta. Así, cada vez que le demos un artículo, el proceso es suave y sin interrupciones.
- Reajustando sus criterios (Tuning de Umbrales): Con sus nuevos "ojos" y su "cerebro" actualizado, volvemos a ajustar sus puntos de decisión (umbrales) para cada categoría. ¡Ahora es mucho más preciso!
- Paso 8: Asegurando su Honestidad (Calibración + Umbral PR)
A veces, nuestro asistente puede decir "90% seguro" de algo, pero en realidad solo acierta el 70% de las veces. Aquí, usamos una técnica llamada Calibración para que, si dice "90%", ¡realmente sea 90% fiable! También ajustamos sus umbrales de decisión basándonos en las Curvas Precision-Recall para que sus predicciones sean lo más útiles posible, especialmente para las categorías más difíciles de encontrar.
Capítulo 6: ¡Listo para la Acción! 🚀
Después de todo este arduo trabajo, ¡nuestro asistente está listo para ayudar!
- Paso 9: El Lanzamiento (Bloque Final: Predicción y Guardado del Modelo Optimizado)
Guardamos la versión más inteligente de nuestro asistente (el
pipeline final y sus configuraciones) en una carpeta especial (models_final). Ahora, podemos "encenderlo" en cualquier momento y pedirle que clasifique nuevos artículos.