Árboles, Random Forests y XGBoost con R, Python y ChatGPT
Árboles de Decisión, Bosques Aleatorios y Potenciados por Gradiente (Gradient Boosting), Machine Learning, Regresión Log
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Jan 2025
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What you will learn
Dominar modelos de aprendizaje supervisado en R y Python para análisis avanzados.
Utilizar ChatGPT para mejorar la codificación y análisis de datos en proyectos reales.
Resolver casos prácticos con datos reales: agencia de viajes y conversión de leads en educación.
Bosques Aleatorios (Random Forests)
Bosques Potenciados por Gradiente (Gradient Boosting)
Aplicar y entender profundamente árboles de decisión y métodos de ensamble.
Evaluar modelos predictivos usando métricas avanzadas como AUC y ROC.
Realizar preprocesamiento y análisis exploratorio detallado de datos.
Ajustar y optimizar hiperparámetros en modelos predictivos.
Desarrollar competencias clave en ciencia de datos aplicada y análisis predictivo.
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10/30/2020
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11/13/2020
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