Aprende a implementar Decision Trees y Random Forest usando Python y scikit-learn. Desde cero, construye, entrena y evalúa modelos de clasificación, aplicando técnicas de Machine Learning para obtener resultados precisos en tus proyectos.
Clases del curso
Proyecto práctico: árboles de decisión
Introducción a random forest
Proyecto práctico: random forest
Conclusión
Conoce quién enseña el curso

Layla Scheli
Consultora de BI, Big Data y Data Science
💻 Ingeniera en sistemas de información.
☁️ Especializada en data analytics, data science, cloud computing y big data.
💡 Freelance y autónoma.
Proyecto del curso

Clasificación de automóviles con machine learning
Crea un modelo basado en árboles para clasificar carros dependiendo de características que miden su calidad con base en su tecnología, comodidad y precio.
conocimientos previos
- Programación en Python.
- Regresión lineal con Python y scikit-learn.
- Matemáticas para machine learning.
- Fundamentos de machine learning con Python.
- Regresión logística con Python y scikit-learn.
software y recursos necesarios
- Jupyter Notebook, Google Colab, Deepnote, etc.
4.7 · 127 opiniones


Ruben Dario Troche Piñanez
Excelente el curso y realmente muy últil e interesante. Gracias Totales Profesora y Platzi por agregarme valor.


Carlos Ronaldo Méndez García
MUY BIEN TODO


Guillermo Palacio
.

Mercedes Jue
Una de las mejores profesoras de Platzi, excelente!


Jason Sepulveda
Muy buen curso para aprender lo fundamental de random forest, directo al grano y con ejemplos practicos

IVAN RUBEN DIAZ RAMIREZ
¡Sin duda una de las mejores profesoras que tiene Platzi! No se pueden perder este curso

Alejo Cuello
La comparación de resultados de un árbol de decisión vs random forest

Rogelio Valadez
Muy bien explicado y te da una fuerte introduccion y base a este tipo de algoritmos de clasificación


Jose Fernando Garcia Marin
La profe es genial, muy claro todo


Alexis Aquino Noriega
UN curso muy comleto para entender los algoritmos de clasificacion que son arboles aleatorios y bosques aleatorios, el contenido muy muy bueno y preciso, sin embargo hizo falta profundizar en algunos parametros como criterios para el modelo, en general un buen curso de nociones basicas o para entender estos algoritmos.


Braulio Alberto Bueno Pabon
La explicación es clara y fácil de entender. Ayuda mucho a comprender cómo funcionan los árboles de decisión y los random forest, y también cómo se pueden crear y aplicar en la práctica. Excelente para quienes estamos aprendiendo desde cero o queremos reforzar conceptos.


Roberto Sobrado Taymani
Las excelentes explicaciones de la maestra y muy buenos ejemplos.


Nery Fuentes
Excelente curso :)


Esteban Navarro Díaz
Es necesario incluir ejemplos de regresión en este curso, ya que se puede pensar que estos algoritmos solo sirven para clasificación.


RENÉ CARDOSO
Excelente curso. Ojalá y la profesora de más cursos.


Carlos Enrique Rodríguez Bernal
Excelente!

Cecilia Aponte
Excelente contenido para entender la aplicación de arboles de decisión y los conceptos asociados a los parámetros utilizados en este tipo de modelos para su optimización


Hernán Pizarro
Lo que mas me gusto fue la profe.


Mariano Castelli
Muy buena combinacion teorico práctica, excelente docente.


Carlos Mario Osorio Jimenez
Ejemplos muy claros y recursos muy utiles, excelente introducción a este tema

Mauricio Escobar
Buen contenido, enfocado al 100% en aprender los conceptos básicos de la implementación de árboles de desición y random forest. En la clase 5, donde se explican los temas de árboles de decisión (al menos a mi) se me hizo un poco confuso dado el ejemplo que se usó como referencia. Quizás otro ejemplo habría aportado más. Agradecería una segunda parte del curso donde se abordaran temas más avanzados. :D

VICTOR HERNANDEZ
Me pareció estupendo, conceptos y ejemplos acertados. Un curso muy bien orientado.


Raúl Mamani Cusi
Muy buen curso gracias, ahora a ponerlo en practica


Daniel da Silva Jarque
Gracias a la profesora, por el curso y a los compañeros, por sus aportaciones.


Julio Leonel Espejo Yañez
Muy buen curso, facil de entender

luis arturo Monsalve
muy buenooo


Federico Arias
Me parecio basico, quizas habria que agregar la parte de hiperparametros


Sebastian Lopez Acero
Me encanto al forma de enseñar de la profe, explicando paso a paso y teniendo un notebook documentado


José Salas Bolívar
Excelente


Hector Jose Rosas Zambrano
excelente
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje




Data Scientist con Python
Explora el fascinante mundo del Data Science con Python. Cada curso es un paso crucial hacia el análisis de datos y la creación de modelos de machine learning.
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Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender



