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Algoritmos de aprendizaje automático

Machine Learning con modelos basados en árboles en Python

Los modelos de Machine Learning basados en árboles no solo son muy poderosos, son además robustos frente a una gran variedad de adversidades. En este taller aprenderás cómo se puede aprovechar estos tipos de modelos y cómo evitar el problema de overtraining.

4.7(10 valoraciones)

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Taller impartido por

Avatar:Andreas Lloyd

Andreas Lloyd

Experto en Data Science

Contenido del Taller

1 Secciones · 1 Lecciones · 51 min. en total

Taller

51 min.

Habilidades que obtendrás

  • Crear Pipelines de Sklearn para el entrenamiento de un modelo de Machine Learning.
  • Entrenar modelos de arboles de decision, random forest y xgboost.
  • Técnicas para reducir el overtraining con estos modelos.
  • Evaluación y visualización de los resultados de estos modelos.

Requisitos mínimos

Para la realización de este taller es necesario tener conocimientos sobre conceptos básicos de análisis de datos en Python utilizando Pandas  

Valoración de nuestros alumnos

4.7
10 valoraciones
  • 5
  • 4
  • 3
  • 2
  • 1
Excelente taller. bien documentado y con bastante orden en la explicación. ma ha gustado mucho.
RAFAEL VELA VELA

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4.2

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