Tutorial: ÁRBOLES DE CLASIFICACIÓN en Python

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🔥🔥Curso Árboles de Decisión: https://codificandobits.com/curso/arboles-de-decision 🔥🔥 🔥🔥Asesorías y formación personalizada: https://codificandobits.com/servicios 🔥🔥 En este tutorial veremos de forma práctica cómo entrenar y cómo poner a prueba un árbol de clasificación haciendo uso de Python y de la librería Scikit-Learn. El set de datos y el notebook de este tutorial: https://drive.google.com/drive/folders/1Rpw_kfcejveZhG-VmfxXXDfL7LhbI4Nt?usp=sharing Contenido: 00:00 Introducción 00:59 Academia Online y Servicios 01:27 Organización del tutorial 02:01 Breve repaso árboles de clasificación 04:37 El problema a resolver y el set de datos 16:04 Entrenamiento y visualización de un árbol 26:58 Efecto de los hiperparámetros en el desempeño del árbol 43:35 Generación de predicciones 44:37 Conclusión 🔴 *** VISITA WWW.CODIFICANDOBITS.COM *** En el sitio web encontrarás la Academia Online con cursos, proyectos y tutoriales que te ayudarán a construir tu carrera en Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos y Machine Learning. 🔴 *** VIDEOS Y LISTAS DE REPRODUCCIÓN RECOMENDADAS *** 🎥 ¿Qué es y cómo funciona un Árbol de Clasificación?: https://youtu.be/kqaLlte6P6o 🎥 ¿Qué es la validación cruzada (k-fold cross-validation): https://youtu.be/bpZa2mAiXS8 🎥 Tutorial validación cruzada: https://youtu.be/zvqpuzUPluc 🔴 *** ÚNETE A CODIFICANDO BITS Y SÍGUEME EN MIS REDES SOCIALES *** ✅ Sitio web: https://www.codificandobits.com ✅ Suscríbete: https://www.youtube.com/c/codificandobits?sub_confirmation=1 ✅ Facebook: https://www.facebook.com/CodificandoBits/ 🔴 *** ACERCA DE MÍ *** Soy Miguel Sotaquirá, el creador de Codificando Bits. Tengo formación como Ingeniero Electrónico, y un Doctorado en Bioingeniería, y desde el año 2017 me he convertido en un apasionado por el Machine Learning y el Data Science, y en la actualidad me dedico por completo a divulgar contenido y a brindar asesoría a personas y empresas sobre estos temas. 🔴 *** ACERCA DE CODIFICANDO BITS *** El objetivo de Codificando Bits es inspirar y difundir el conocimiento en las áreas de Machine Learning, Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos. #machinelearning