Curso 4: Machine Learning | Módulo 3 de 12

Árboles y Ensambles

Visualizador de DecisionTree, RandomForest, XGBoost. Feature importance.

Como un juego de "20 preguntas": Un árbol de decisión hace preguntas (features) para llegar a una respuesta. RandomForest es como preguntarle a 100 amigos y votar la respuesta más común. XGBoost es como un equipo que aprende de sus errores: cada nuevo miembro se enfoca en lo que los anteriores fallaron.

🎯 ¿Qué aprenderás?

Comprender el concepto fundamental explicado en este módulo
Aplicar la técnica con ejemplos prácticos de código Python
Evitar errores comunes y seguir las mejores prácticas
Construir intuición para saber cuándo aplicar cada técnica

Comparador de Modelos de Árbol

Elige el modelo y parámetros, luego entrénalo para ver su rendimiento y la importancia de cada característica.

Modelo:

Profundidad:

Estimadores (RF/XGB):

Entrena un modelo y obtén accuracy > 0.85 para ganar tu insignia.

📌 Resumen del módulo

Concepto clave: domina la idea central presentada en este módulo
Aplicación: los ejemplos te preparan para proyectos reales
Errores comunes: identifica y evita las trampas típicas
Próximos pasos: este conocimiento es base para el siguiente nivel

Siguiente: SVM/KNN

Árboles y Ensambles

🎯 ¿Qué aprenderás?

Comparador de Modelos de Árbol

INSIGNIA: DOMADOR DE BOSQUES

📌 Resumen del módulo