Introducción a árboles de decisión

1

¿Qué son los árboles de decisión?

2

Tu primer árbol de decisión con scikit-learn

3

Análisis de datos para tu primer árbol de decisión

4

Entrenamiento y evaluación de árbol de decisión con scikit-learn

5

¿Cómo funcionan los árboles de decisión?

6

¿Cuándo usar árboles de decisión?

Quiz: Introducción a árboles de decisión

Proyecto práctico: árboles de decisión

7

Conociendo problema a resolver y dataset de clasificación

8

Análisis exploratorio de datos para árbol de decisión

9

Procesamiento de datos para el entrenamiento de árbol de decisión

10

Entrenamiento de modelo de clasificación con árbol de decisión

11

¿Cómo evaluar un modelo de árbol de decisión?

12

Evaluación de resultados del modelo de árbol de decisión

Quiz: Proyecto práctico: árboles de decisión

Introducción a random forest

13

¿Qué son los random forest o bosques aleatorios?

14

Tu primer random forest con scikit-learn

15

Análisis de datos para tu primer random forest

16

Entrenamiento de tu primer modelo de random forest con scikit-learn

17

Evaluación de tu primer modelo de random forest con scikit-learn

18

¿Cómo funcionan los random forest?

19

¿Cuándo utilizar random forest?

Quiz: Introducción a random forest

Proyecto práctico: random forest

20

Entrenamiento de modelo de clasificación de carros con random forest

21

Evaluación de resultados del modelo de clasificación con random forest

Quiz: Proyecto práctico: random forest

Conclusión

22

Proyecto final y cierre

23

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¿Cómo funcionan los random forest?

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Este pequeño texto les puede ayudar a profundizar en el tema https://www.cienciadedatos.net/documentos/py08_random_forest_python , sin embargo, con la explicacion de la profe se entiende perfectamente.

Excelente! 👩🏻💻