Curso de Decision Trees y Random Forest con Python y scikit-learn

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Layla Scheli
Curso de Decision Trees y Random Forest con Python y scikit-learn

Curso de Decision Trees y Random Forest con Python y scikit-learn

Aprende a crear modelos de clasificación de datos usando algoritmos de árboles de decisión y bosques aleatorios. Conoce su paso a paso y cuándo utilizar este tipo de algoritmos en tus proyectos de machine learning.

Temario y recursos del Curso de Decision Trees y Random Forest

Para este curso vas a necesitar

  • 2 Horas de contenido

  • 10 Horas de práctica


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 para este curso

  • Jupyter Notebook, Google Colab, Deepnote, etc.
Clasificación de automóviles con machine learning

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.

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Layla Scheli

Analista de en BI, Big Data y Data Science

💻 Ingeniera en sistemas de información.
☁️ Especializada en data analytics, data science, cloud computing y big data.
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