S29L07 – Curva CAP con múltiples modelos y multiclase

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Dominando la Comparación de Modelos con Curvas CAP en Python: Una Guía Completa
En el campo en rápida evolución del aprendizaje automático, seleccionar el modelo con mejor rendimiento para su conjunto de datos es primordial. Con numerosos algoritmos disponibles, determinar cuál realmente destaca puede ser desalentador. Entra Curvas de Perfil de Precisión Acumulativa (CAP)—una herramienta poderosa que simplifica el proceso de comparar múltiples modelos. En esta guía completa, profundizaremos en las curvas CAP, demostraremos cómo implementarlas en Python y mostraremos su efectividad en escenarios de clasificación tanto binaria como multiclase. Ya sea que seas un entusiasta de los datos o un profesional experimentado, este artículo te proporcionará el conocimiento para elevar tus técnicas de evaluación de modelos.
Tabla de Contenidos

Entendiendo las Curvas CAP
Configurando Tu Entorno
Preprocesamiento de Datos
    
        Manejo de Datos Faltantes
        Codificación de Variables Categóricas
        Selección de Características
        Escalado de Características
    

Construcción y Evaluación de Modelos
    
        K-Vecinos Más Cercanos (KNN)
        Regresión Logística
        Gaussian Naive Bayes
        Máquina de Vectores de Soporte (SVM)
        Árbol de Decisión
        Bosque Aleatorio
        AdaBoost
        XGBoost
    

Generando Curvas CAP
Clasificación Multiclase con Curvas CAP
Mejores Prácticas y Consejos
Conclusión

Entendiendo las Curvas CAP
Curvas de Perfil de Precisión Acumulativa (CAP) son herramientas gráficas utilizadas para evaluar el rendimiento de modelos de clasificación. Proporcionan una representación visual de la capacidad de un modelo para identificar instancias positivas en relación con un modelo aleatorio. Al trazar el número acumulativo de positivos correctamente predichos contra el número total de observaciones, las curvas CAP ayudan a evaluar y comparar la eficacia de diferentes modelos.
¿Por Qué Usar Curvas CAP?

Visualización Intuitiva: Ofrece una comparación visual clara entre modelos.
Métricas de Rendimiento: Destaca las diferencias en la identificación de instancias positivas.
Versatilidad: Aplicable tanto a problemas de clasificación binaria como multiclase.

Configurando Tu Entorno
Antes de adentrarte en las curvas CAP, asegúrate de que tu entorno de Python esté configurado con las librerías necesarias. Utilizaremos librerías como pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib y xgboost.




		
		
			
			
Java
			
			import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import (LabelEncoder, OneHotEncoder, StandardScaler,
                                   MinMaxScaler)
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, AdaBoostClassifier
import xgboost as xgb
			
				
					
				
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						import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import (LabelEncoder, OneHotEncoder, StandardScaler,
                                   MinMaxScaler)
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, AdaBoostClassifier
import xgboost as xgb
					
				
			
		


Preprocesamiento de Datos
El preprocesamiento de datos es un paso crítico en los flujos de trabajo de aprendizaje automático. Garantiza que los datos estén limpios, bien estructurados y sean adecuados para la modelización.
Manejo de Datos Faltantes
Los datos faltantes pueden sesgar los resultados y reducir la precisión del modelo. Aquí se muestra cómo manejar valores faltantes tanto numéricos como categóricos:




		
		
			
			
Java
			
			# For numerical columns
import numpy as np
from sklearn.impute import SimpleImputer

imp_mean = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean')
numerical_cols = X.select_dtypes(include=['int64', 'float64']).columns
imp_mean.fit(X[numerical_cols])
X[numerical_cols] = imp_mean.transform(X[numerical_cols])

# For categorical columns
from sklearn.impute import SimpleImputer

imp_mode = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='most_frequent')
categorical_cols = X.select_dtypes(include=['object']).columns
imp_mode.fit(X[categorical_cols])
X[categorical_cols] = imp_mode.transform(X[categorical_cols])
			
				
					
				
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						# For numerical columns
import numpy as np
from sklearn.impute import SimpleImputer
 
imp_mean = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean')
numerical_cols = X.select_dtypes(include=['int64', 'float64']).columns
imp_mean.fit(X[numerical_cols])
X[numerical_cols] = imp_mean.transform(X[numerical_cols])
 
# For categorical columns
from sklearn.impute import SimpleImputer
 
imp_mode = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='most_frequent')
categorical_cols = X.select_dtypes(include=['object']).columns
imp_mode.fit(X[categorical_cols])
X[categorical_cols] = imp_mode.transform(X[categorical_cols])
					
				
			
		


Codificación de Variables Categóricas
La mayoría de los algoritmos de aprendizaje automático requieren entrada numérica. La codificación convierte variables categóricas en un formato numérico.
Codificación One-Hot
Adecuada para variables con más de dos categorías.




		
		
			
			
Java
			
			from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

def OneHotEncoderMethod(indices, data):
    columnTransformer = ColumnTransformer([('encoder', OneHotEncoder(), indices)], remainder='passthrough')
    return columnTransformer.fit_transform(data)

X = OneHotEncoderMethod(categorical_cols, X)
			
				
					
				
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						from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
 
def OneHotEncoderMethod(indices, data):
    columnTransformer = ColumnTransformer([('encoder', OneHotEncoder(), indices)], remainder='passthrough')
    return columnTransformer.fit_transform(data)
 
X = OneHotEncoderMethod(categorical_cols, X)
					
				
			
		


Codificación de Etiquetas
Adecuada para variables categóricas con dos categorías o variables con muchas categorías donde la codificación one-hot puede no ser factible.




		
		
			
			
Java
			
			from sklearn import preprocessing

def LabelEncoderMethod(series):
    le = preprocessing.LabelEncoder()
    le.fit(series)
    return le.transform(series)

# Apply label encoding to target variable
y = LabelEncoderMethod(y)
			
				
					
				
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						from sklearn import preprocessing
 
def LabelEncoderMethod(series):
    le = preprocessing.LabelEncoder()
    le.fit(series)
    return le.transform(series)
 
# Apply label encoding to target variable
y = LabelEncoderMethod(y)
					
				
			
		


Selección de Características
La selección de características ayuda a reducir el sobreajuste, mejorar la precisión y reducir el tiempo de entrenamiento.




		
		
			
			
Java
			
			from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2
from sklearn import preprocessing

# Scaling features
scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# Selecting top 5 features based on chi-squared test
kbest = SelectKBest(score_func=chi2, k=5)
kbest.fit(X_scaled, y)
best_features = kbest.get_support(indices=True)
X = X[:, best_features]
			
				
					
				
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						from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2
from sklearn import preprocessing
 
# Scaling features
scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
 
# Selecting top 5 features based on chi-squared test
kbest = SelectKBest(score_func=chi2, k=5)
kbest.fit(X_scaled, y)
best_features = kbest.get_support(indices=True)
X = X[:, best_features]
					
				
			
		


Escalado de Características
El escalado asegura que todas las características contribuyan de igual manera al entrenamiento del modelo.




		
		
			
			
Java
			
			from sklearn.preprocessing import StandardScaler

sc = StandardScaler(with_mean=False)
X = sc.fit_transform(X)
			
				
					
				
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						from sklearn.preprocessing import StandardScaler
 
sc = StandardScaler(with_mean=False)
X = sc.fit_transform(X)
					
				
			
		


Construcción y Evaluación de Modelos
Con los datos preprocesados, es hora de construir varios modelos de clasificación y evaluar su rendimiento.
K-Vecinos Más Cercanos (KNN)




		
		
			
			
Java
			
			from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

knnClassifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knnClassifier.fit(X_train, y_train)
y_pred_knn = knnClassifier.predict(X_test)
accuracy_knn = accuracy_score(y_pred_knn, y_test)
print(f'KNN Accuracy: {accuracy_knn}')
			
				
					
				
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						from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
 
knnClassifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knnClassifier.fit(X_train, y_train)
y_pred_knn = knnClassifier.predict(X_test)
accuracy_knn = accuracy_score(y_pred_knn, y_test)
print(f'KNN Accuracy: {accuracy_knn}')
					
				
			
		


Regresión Logística




		
		
			
			
Java
			
			from sklearn.linear_model import LogisticRegression

logreg = LogisticRegression(random_state=0, max_iter=200)
logreg.fit(X_train, y_train)
y_pred_logreg = logreg.predict(X_test)
accuracy_logreg = accuracy_score(y_pred_logreg, y_test)
print(f'Logistic Regression Accuracy: {accuracy_logreg}')
			
				
					
				
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						from sklearn.linear_model import LogisticRegression
 
logreg = LogisticRegression(random_state=0, max_iter=200)
logreg.fit(X_train, y_train)
y_pred_logreg = logreg.predict(X_test)
accuracy_logreg = accuracy_score(y_pred_logreg, y_test)
print(f'Logistic Regression Accuracy: {accuracy_logreg}')
					
				
			
		


Nota: Podrías encontrar una ConvergenceWarning. Para resolver esto, considera aumentar max_iter o seleccionar un solucionador diferente.
Gaussian Naive Bayes




		
		
			
			
Java
			
			from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

gnb = GaussianNB()
gnb.fit(X_train, y_train)
y_pred_gnb = gnb.predict(X_test)
accuracy_gnb = accuracy_score(y_pred_gnb, y_test)
print(f'Gaussian Naive Bayes Accuracy: {accuracy_gnb}')
			
				
					
				
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						from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
 
gnb = GaussianNB()
gnb.fit(X_train, y_train)
y_pred_gnb = gnb.predict(X_test)
accuracy_gnb = accuracy_score(y_pred_gnb, y_test)
print(f'Gaussian Naive Bayes Accuracy: {accuracy_gnb}')
					
				
			
		


Máquina de Vectores de Soporte (SVM)




		
		
			
			
Java
			
			from sklearn.svm import SVC

svc = SVC()
svc.fit(X_train, y_train)
y_pred_svc = svc.predict(X_test)
accuracy_svc = accuracy_score(y_pred_svc, y_test)
print(f'SVM Accuracy: {accuracy_svc}')
			
				
					
				
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						from sklearn.svm import SVC
 
svc = SVC()
svc.fit(X_train, y_train)
y_pred_svc = svc.predict(X_test)
accuracy_svc = accuracy_score(y_pred_svc, y_test)
print(f'SVM Accuracy: {accuracy_svc}')
					
				
			
		


Árbol de Decisión




		
		
			
			
Java
			
			from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

dtc = DecisionTreeClassifier()
dtc.fit(X_train, y_train)
y_pred_dtc = dtc.predict(X_test)
accuracy_dtc = accuracy_score(y_pred_dtc, y_test)
print(f'Decision Tree Accuracy: {accuracy_dtc}')
			
				
					
				
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						from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
 
dtc = DecisionTreeClassifier()
dtc.fit(X_train, y_train)
y_pred_dtc = dtc.predict(X_test)
accuracy_dtc = accuracy_score(y_pred_dtc, y_test)
print(f'Decision Tree Accuracy: {accuracy_dtc}')
					
				
			
		


Bosque Aleatorio




		
		
			
			
Java
			
			from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=500, max_depth=5)
rfc.fit(X_train, y_train)
y_pred_rfc = rfc.predict(X_test)
accuracy_rfc = accuracy_score(y_pred_rfc, y_test)
print(f'Random Forest Accuracy: {accuracy_rfc}')
			
				
					
				
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						from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
 
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=500, max_depth=5)
rfc.fit(X_train, y_train)
y_pred_rfc = rfc.predict(X_test)
accuracy_rfc = accuracy_score(y_pred_rfc, y_test)
print(f'Random Forest Accuracy: {accuracy_rfc}')
					
				
			
		


AdaBoost




		
		
			
			
Java
			
			from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier

abc = AdaBoostClassifier()
abc.fit(X_train, y_train)
y_pred_abc = abc.predict(X_test)
accuracy_abc = accuracy_score(y_pred_abc, y_test)
print(f'AdaBoost Accuracy: {accuracy_abc}')
			
				
					
				
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						from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
 
abc = AdaBoostClassifier()
abc.fit(X_train, y_train)
y_pred_abc = abc.predict(X_test)
accuracy_abc = accuracy_score(y_pred_abc, y_test)
print(f'AdaBoost Accuracy: {accuracy_abc}')
					
				
			
		


XGBoost




		
		
			
			
Java
			
			import xgboost as xgb

xgb_classifier = xgb.XGBClassifier(use_label_encoder=False, eval_metric='mlogloss')
xgb_classifier.fit(X_train, y_train)
y_pred_xgb = xgb_classifier.predict(X_test)
accuracy_xgb = accuracy_score(y_pred_xgb, y_test)
print(f'XGBoost Accuracy: {accuracy_xgb}')
			
				
					
				
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						import xgboost as xgb
 
xgb_classifier = xgb.XGBClassifier(use_label_encoder=False, eval_metric='mlogloss')
xgb_classifier.fit(X_train, y_train)
y_pred_xgb = xgb_classifier.predict(X_test)
accuracy_xgb = accuracy_score(y_pred_xgb, y_test)
print(f'XGBoost Accuracy: {accuracy_xgb}')
					
				
			
		


Nota: XGBoost puede emitir advertencias relacionadas con la codificación de etiquetas y métricas de evaluación. Ajusta los parámetros como se muestra arriba para suprimir las advertencias.
Generando Curvas CAP
Las curvas CAP proporcionan un medio visual para comparar el rendimiento de diferentes modelos. Aquí se muestra cómo generarlas:
Definiendo la Función de Generación de CAP




		
		
			
			
Java
			
			def CAP_gen(model, X_test, y_test):
    pred = model.predict(X_test)
    _ = sorted(zip(pred, y_test), reverse=True)
    _cap = []
    for p, o in _:
        if p == o:
            _cap.append(p)
        else:
            _cap.append(o)
    y_values = np.append([0], np.cumsum(_cap))
    x_values = np.arange(0, len(y_test) + 1)
    return x_values, y_values
			
				
					
				
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						def CAP_gen(model, X_test, y_test):
    pred = model.predict(X_test)
    _ = sorted(zip(pred, y_test), reverse=True)
    _cap = []
    for p, o in _:
        if p == o:
            _cap.append(p)
        else:
            _cap.append(o)
    y_values = np.append([0], np.cumsum(_cap))
    x_values = np.arange(0, len(y_test) + 1)
    return x_values, y_values
					
				
			
		


Trazando las Curvas CAP




		
		
			
			
Java
			
			import matplotlib.pyplot as plt

total = len(y_test)
sum_count = np.sum(y_test)

plt.figure(figsize=(10, 6))

# Generate CAP for GaussianNB
x_gnb, y_gnb = CAP_gen(gnb, X_test, y_test)
plt.plot(x_gnb, y_gnb, linewidth=3, label='GaussianNB')

# Generate CAP for XGBoost
x_xgb, y_xgb = CAP_gen(xgb_classifier, X_test, y_test)
plt.plot(x_xgb, y_xgb, linewidth=3, label='XGBoost')

# Optional: Add more models
# x_abc, y_abc = CAP_gen(abc, X_test, y_test)
# plt.plot(x_abc, y_abc, linewidth=3, label='AdaBoost')

# x_rfc, y_rfc = CAP_gen(rfc, X_test, y_test)
# plt.plot(x_rfc, y_rfc, linewidth=3, label='Random Forest')

# Random Model line
plt.plot([0, total], [0, sum_count], linestyle='--', label='Modelo Aleatorio')

# Plot aesthetics
plt.xlabel('Total de Observaciones', fontsize=16)
plt.ylabel('Valores de CAP', fontsize=16)
plt.title('Perfil de Precisión Acumulativa', fontsize=16)
plt.legend(loc='lower right', fontsize=16)
plt.show()
			
				
					
				
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						import matplotlib.pyplot as plt
 
total = len(y_test)
sum_count = np.sum(y_test)
 
plt.figure(figsize=(10, 6))
 
# Generate CAP for GaussianNB
x_gnb, y_gnb = CAP_gen(gnb, X_test, y_test)
plt.plot(x_gnb, y_gnb, linewidth=3, label='GaussianNB')
 
# Generate CAP for XGBoost
x_xgb, y_xgb = CAP_gen(xgb_classifier, X_test, y_test)
plt.plot(x_xgb, y_xgb, linewidth=3, label='XGBoost')
 
# Optional: Add more models
# x_abc, y_abc = CAP_gen(abc, X_test, y_test)
# plt.plot(x_abc, y_abc, linewidth=3, label='AdaBoost')
 
# x_rfc, y_rfc = CAP_gen(rfc, X_test, y_test)
# plt.plot(x_rfc, y_rfc, linewidth=3, label='Random Forest')
 
# Random Model line
plt.plot([0, total], [0, sum_count], linestyle='--', label='Modelo Aleatorio')
 
# Plot aesthetics
plt.xlabel('Total de Observaciones', fontsize=16)
plt.ylabel('Valores de CAP', fontsize=16)
plt.title('Perfil de Precisión Acumulativa', fontsize=16)
plt.legend(loc='lower right', fontsize=16)
plt.show()
					
				
			
		


Interpretando las Curvas CAP

Línea Diagonal: Representa el Modelo Aleatorio. Un buen modelo debería mantenerse por encima de esta línea.
Curvas de Modelo: La curva más cercana a la esquina superior izquierda indica un modelo con mejor rendimiento.
Área Bajo la Curva (AUC): Un AUC más alto significa mejor rendimiento.

Clasificación Multiclase con Curvas CAP
Si bien las curvas CAP se usan tradicionalmente para clasificación binaria, pueden adaptarse a problemas multiclase. Aquí se muestra cómo implementar curvas CAP en un entorno multiclase usando un conjunto de datos de géneros musicales bengalíes (bangla.csv).
Descripción de los Datos
El conjunto de datos bangla.csv comprende 31 características que representan diversas características de audio y una variable objetivo label que indica el género musical. Los géneros incluyen categorías como rabindra, adhunik, y otros.
Pasos de Preprocesamiento
Los pasos de preprocesamiento son en gran medida similares a la clasificación binaria, con énfasis en la codificación de la variable objetivo multiclase.




		
		
			
			
Java
			
			# Label Encoding for multiclass target
y = LabelEncoderMethod(y)

# Proceed with encoding selection, feature scaling, and splitting as before
			
				
					
				
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						# Label Encoding for multiclass target
y = LabelEncoderMethod(y)
 
# Proceed with encoding selection, feature scaling, and splitting as before
					
				
			
		


Construyendo Modelos Multiclase
Los mismos modelos utilizados para la clasificación binaria son aplicables aquí. La diferencia clave radica en evaluar su rendimiento a través de múltiples clases.




		
		
			
			
Java
			
			# Example with XGBoost
xgb_classifier = xgb.XGBClassifier(use_label_encoder=False, eval_metric='mlogloss')
xgb_classifier.fit(X_train, y_train)
y_pred_xgb = xgb_classifier.predict(X_test)
accuracy_xgb = accuracy_score(y_pred_xgb, y_test)
print(f'XGBoost Multiclass Accuracy: {accuracy_xgb}')
			
				
					
				
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						# Example with XGBoost
xgb_classifier = xgb.XGBClassifier(use_label_encoder=False, eval_metric='mlogloss')
xgb_classifier.fit(X_train, y_train)
y_pred_xgb = xgb_classifier.predict(X_test)
accuracy_xgb = accuracy_score(y_pred_xgb, y_test)
print(f'XGBoost Multiclass Accuracy: {accuracy_xgb}')
					
				
			
		


Generando Curvas CAP para Modelos Multiclase
La función de generación de CAP permanece sin cambios. Sin embargo, la interpretación varía ligeramente ya que ahora considera múltiples clases.




		
		
			
			
Java
			
			# Generate CAP for GaussianNB
x_gnb, y_gnb = CAP_gen(gnb, X_test, y_test)
plt.plot(x_gnb, y_gnb, linewidth=3, label='GaussianNB')

# Generate CAP for XGBoost
x_xgb, y_xgb = CAP_gen(xgb_classifier, X_test, y_test)
plt.plot(x_xgb, y_xgb, linewidth=3, label='XGBoost')

# Random Model line
plt.plot([0, total], [0, sum_count], linestyle='--', label='Modelo Aleatorio')

# Plot aesthetics
plt.xlabel('Total de Observaciones', fontsize=16)
plt.ylabel('Valores de CAP', fontsize=16)
plt.title('Perfil de Precisión Acumulativa para Clasificación Multiclase', fontsize=16)
plt.legend(loc='lower right', fontsize=16)
plt.show()
			
				
					
				
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						# Generate CAP for GaussianNB
x_gnb, y_gnb = CAP_gen(gnb, X_test, y_test)
plt.plot(x_gnb, y_gnb, linewidth=3, label='GaussianNB')
 
# Generate CAP for XGBoost
x_xgb, y_xgb = CAP_gen(xgb_classifier, X_test, y_test)
plt.plot(x_xgb, y_xgb, linewidth=3, label='XGBoost')
 
# Random Model line
plt.plot([0, total], [0, sum_count], linestyle='--', label='Modelo Aleatorio')
 
# Plot aesthetics
plt.xlabel('Total de Observaciones', fontsize=16)
plt.ylabel('Valores de CAP', fontsize=16)
plt.title('Perfil de Precisión Acumulativa para Clasificación Multiclase', fontsize=16)
plt.legend(loc='lower right', fontsize=16)
plt.show()
					
				
			
		


Nota: En escenarios multiclase, las curvas CAP pueden no ser tan sencillas de interpretar como en la clasificación binaria. Sin embargo, aún proporcionan valiosos conocimientos sobre el rendimiento de un modelo a través de diferentes clases.
Mejores Prácticas y Consejos

Calidad de los Datos: Asegúrate de que tus datos estén limpios y bien preprocesados para evitar curvas CAP engañosas.
Diversidad de Modelos: Compara modelos con diferentes algoritmos subyacentes para identificar el que mejor rendimiento tiene.
Consideraciones Multiclase: Ten precaución al interpretar curvas CAP en entornos multiclase; considera complementarlas con otras métricas de evaluación como matrices de confusión o puntuaciones F1.
Evitar el Sobreajuste: Utiliza técnicas como la validación cruzada y la regularización para asegurar que tus modelos generalicen bien a datos no vistos.
Mantente Actualizado: El aprendizaje automático es un campo en constante evolución. Mantente al tanto de las últimas herramientas y mejores prácticas para refinar tus estrategias de evaluación de modelos.

Conclusión
Comparar múltiples modelos de aprendizaje automático puede ser un desafío, pero herramientas como las curvas CAP simplifican el proceso al proporcionar claros conocimientos visuales sobre el rendimiento del modelo. Ya sea que estés lidiando con clasificación binaria o multiclase, implementar curvas CAP en Python te equipa con un método robusto para evaluar y seleccionar el mejor modelo para tus datos. Recuerda priorizar la calidad de los datos, comprender las particularidades de diferentes modelos e interpretar las curvas CAP con juicio para aprovechar todo su potencial en tus esfuerzos de aprendizaje automático.
¡Feliz modelado!