MÓDULO 9

ML I: XGBoost & Modelos

Entrenamiento, overfitting y matriz de confusión

Analogía: XGBoost es como un equipo de detectives que aprende de sus errores. Cada nuevo detective (árbol) se enfoca en los casos que los anteriores resolvieron mal, y entre todos llegan a la verdad. Pero si los entrenas demasiado en un solo caso, memorizan en vez de aprender.

🎯 ¿Qué aprenderás?

Comprender los conceptos fundamentales explicados en este módulo
Aplicar las técnicas con ejemplos prácticos
Interpretar resultados y diagnosticar problemas
Desarrollar intuición para aplicar lo aprendido

Simulador de Entrenamiento

Learning Rate 0.10

Max Depth 6

N Estimators 100

Train —

Test —

Resultados del Modelo

Matriz de Confusión

—

Ajusta hiperparámetros y presiona "Entrenar" para ver el rendimiento del modelo.

📌 Resumen del módulo

Concepto clave: domina la idea central del módulo
Aplicación: preparado para casos prácticos reales
Errores comunes: identifica y evita las trampas
Próximos pasos: base para continuar aprendiendo

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🎯 ¿Qué aprenderás?

Simulador de Entrenamiento

Resultados del Modelo

¡Modelo Entrenado!

📌 Resumen del módulo