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Regresión: Construyendo árboles de regresión

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Discusiones sobre este curso

Regresión: Construyendo árboles de regresión

Resumen del curso

  • Ajuste de datos para modelos de regresión basados ​​en árboles
  • Construcción de modelos de árboles de regresión y de bosque aleatorio
  • Identificación y análisis del sobreajuste (overfitting) en modelos de regresión
  • Optimización y ajuste de hiperparámetros para evitar el sobreajuste
  • Comparación de los resultados del modelo
  • Evaluación del rendimiento del modelo mediante técnicas de validación cruzada

Público Objetivo

Personas que son científicos de datos, personas interesadas en modelos de regresión y estudiantes de aprendizaje automático que quieran profundizar en la regresión.

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Última actualización

4/15/2026

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117

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Instructores

Contenido Detallado

  1. 1. Trabajando con los datos

    • Introducción
    • Preparando el ambiente
    • Conociendo el problema
    • Para saber más: datos para modelos basados en árboles
    • Feature Engineering para fechas
    • Variables temporales
    • Tratando valores categóricos
    • Manos a la obra: visualizando datos
    • Lo que aprendimos

  2. 2. Construyendo un árbol de regresión

    • Proyecto de la clase anterior
    • Separando los datos para el modelado
    • Baseline con DTR
    • Para saber más: Árbol de Regresión
    • Analizando el modelo DTR generado
    • Para saber más: métricas de evaluación para modelos de regresión
    • Utilidades de cada métrica de regresión
    • Manos a la obra: identificando características del árbol
    • Lo que aprendimos

  3. 3. Evitando overfitting con la optimización

    • Proyecto de la clase anterior
    • Optimización de hiperparámetros
    • Poda de un Árbol de Regresión
    • Buscando la mejor configuración de hiperparámetros con GridSearchCV
    • Validación Cruzada
    • Para saber más: dónde aplicar la validación cruzada
    • Manos a la obra: analizando la estructura del nuevo modelo
    • Lo que aprendimos

  4. 4. Implementando un bosque aleatorio

    • Proyecto de la clase anterior
    • Bosques Aleatorios de Regresión
    • Para saber más: Bosque Aleatorio
    • Validación Cruzada con RFR
    • Conjunto out-of-bag
    • Manos a la obra: verificando la estructura del Bosque Aleatorio
    • Lo que aprendimos

  5. 5. Buscando la optimización del bosque aleatorio

    • Proyecto de la clase anterior
    • Optimización del RFR
    • Validación Cruzada con RFR optimizado
    • Para saber más: Grid Search y otros métodos de búsqueda
    • Probando el modelo con nuevas solicitudes
    • Evaluación del modelo
    • Haga lo que hicimos en aula: concluyendo el proyecto
    • Proyecto final
    • Para ir más profundo
    • Lo que aprendimos
    • Conclusión

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