Soy el primero aquí hahahha se siente bien raro ayuda
Introducción a árboles de decisión
¿Qué son los árboles de decisión?
Tu primer árbol de decisión con scikit-learn
Análisis de datos para tu primer árbol de decisión
Entrenamiento y evaluación de árbol de decisión con scikit-learn
¿Cómo funcionan los árboles de decisión?
¿Cuándo usar árboles de decisión?
Quiz: Introducción a árboles de decisión
Proyecto práctico: árboles de decisión
Conociendo problema a resolver y dataset de clasificación
Análisis exploratorio de datos para árbol de decisión
Procesamiento de datos para el entrenamiento de árbol de decisión
Entrenamiento de modelo de clasificación con árbol de decisión
¿Cómo evaluar un modelo de árbol de decisión?
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Introducción a random forest
¿Qué son los random forest o bosques aleatorios?
Tu primer random forest con scikit-learn
Análisis de datos para tu primer random forest
Entrenamiento de tu primer modelo de random forest con scikit-learn
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¿Cómo funcionan los random forest?
¿Cuándo utilizar random forest?
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Proyecto práctico: random forest
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Por si algo, recuerden que no es necesario descargar el csv, pueden usar el link de manera directa entrando a https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/car+evaluation, hay dentro encontraran la informacion original de data set.
df_car = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/car/car.data', header=None)
columns_names = ['price','maint','doors','persons','lug_boot','safety','Class']
df_car.columns = columns_names```
Este curso cada vez se pone mejor 🔥
Por el volumen de datos del dataset y por las características del mismo parece que este proyecto va a estar más que divertido:
es necesario hacer un balaceo Delos datos de la variable class? para realizar un entrenamiento bien distribuido???
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