Ruben Dario Troche Piñanez
@dtf.ruben.troche·
Excelente el curso y realmente muy últil e interesante. Gracias Totales Profesora y Platzi por agregarme valor.
Nivel Básico
28 clases
2 horas de contenido
10 horas de práctica
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.
Ronald Andrey Beltran Parada
@andrey.beltran28·Excelente curso
Juan Pablo Lopez Mejia
@juanpablo.lopez.mejia·Excelente modulo
IVAN RUBEN DIAZ RAMIREZ
@ivaxrubex·¡Sin duda una de las mejores profesoras que tiene Platzi! No se pueden perder este curso
Oscar David Bocanegra Capeara
@David_Bocanegra·un curso bastante interesante para aprender el funcionamiento de los arboles de decision y como crearlos sklearn
Alejo Cuello
@alejo-cuello·La comparación de resultados de un árbol de decisión vs random forest
Nery Fuentes
@nery.fuentes·Excelente curso :)
Alexandro Mayoral Terán
@bluepill5·Un curso práctico bueno para repasar y profundizar, muchas gracias!!! :)
Israel Guevara
@israelguevara·Es un buen curso para aprender el funcionamiento y aplicación de los árboles de decisión
Jose Leonardo Perez Niño
@jose.perez5·Me ayudó a mi tesis
Carlos Enrique Rodríguez Bernal
@cenrique91·Excelente!
Cecilia Aponte
@apontegg·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
@hern4npizarro·Lo que mas me gusto fue la profe.
Mariano Castelli
@mcastelli3640·Muy buena combinacion teorico práctica, excelente docente.
Mauricio Escobar
@mauricios_01·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
Cristian Eduardo Florián
@eduardoflorian7·Excelente curso, muy práctico.
Isaac Bryan Ascanoa Roncall
@Bryan0101·Me encanto este curso. Te explica de manera especifica y detallada. Hace ver la materia muy sencilla y te permite mejorar tus capacidades y habilidades como programador.
luis arturo Monsalve
@Arhtur·muy buenooo
Federico Arias
@f_ariassuarez·Me parecio basico, quizas habria que agregar la parte de hiperparametros
Hector Jose Rosas Zambrano
@hectorj2252703·excelente
Joaquin Andrez Sepulveda Araya
@joaquin08·MUy buen curso, la profesora también super buena. También ayuda mucho tener los cuadernos template para practicar
Horacio Licona
@horaciolicona0711·Excelente curso, aprendí demasiado sobre los árboles de decisiones, random forest y sus aplicaciones.
Wilmer David Cedeño Mendoza
@Trixtaro·Me gusta que se enfoque solo en los arboles de decisión y tenga varios ejemplos, y tambien como procesar la data categorica en numerica
Daniel Alberto Paredes Peralta
@dparedes16690·Excelente curso,
Alexis Julián Rojas Huamaní
@ajrojash·Muy buena teoría.
José Pablo Cabrera Romo
@jose94pablo·¡Excelente curso!
Juan José Cabrera
@jjuanc10·De los mejores cursos que hay en platzi. Muy practica y explica muy bien!
martin chavez
@chavezgm2012·lo retador del examen final XD
@haukefalcon84011·Excelente curso!
Luis Ernesto Domínguez Velásquez
@ldominguez667·Conocer los conceptos y preceptos del algoritmo de árbol de decisión a random forest y plasmarlos en la práctica.
