ridge = Ridge(alpha=1.0) ridge.fit(X_train_scaled, y_train) print(f"Ridge R² test: r2_score(y_test, ridge.predict(X_test_scaled)):.3f")
from scipy import stats # Datos de conversión de dos versiones de una web grupo_A = [1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1] grupo_B = [1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1] # T-Test para muestras independientes t_stat, p_valor = stats.ttest_ind(grupo_A, grupo_B) print(f"P-valor: p_valor:.4f") if p_valor < 0.05: print("Rechazamos la hipótesis nula: Hay una diferencia significativa.") else: print("No podemos rechazar la hipótesis nula: No hay diferencia significativa.") Use code with caution. 6. Regresión y Correlación ridge = Ridge(alpha=1
En el desarrollo de productos digitales y ciencia de datos corporativa, las pruebas de hipótesis (como los Test A/B) validan si un cambio en el algoritmo o en la interfaz causó un impacto significativo o si el resultado se debe al azar. No hay efecto o diferencia. Hipótesis Alternativa ( H1cap H sub 1 ): Hay un efecto o diferencia significativa. Supongamos que probamos dos diseños de página web
Supongamos que probamos dos diseños de página web para medir el tiempo de permanencia del usuario. ridge = Ridge(alpha=1.0) ridge.fit(X_train_scaled