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.
Impartido por:
Valoraciones de estudiantes:
Lo que aprenderás en este curso:
- 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 del curso
Para la realización de este taller es necesario tener conocimientos sobre conceptos básicos de análisis de datos en Python utilizando Pandas
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