Curso de Árboles de Decisión con R

• Preparar datos para modelos de árboles de decisión en R.
• Construir árboles de clasificación y regresión e interpretar sus ramas, nodos y reglas.
• Evaluar el rendimiento de modelos mediante validación cruzada y métricas adecuadas.
• Ajustar hiperparámetros y seleccionar estructuras de árbol óptimas.
• Aplicar modelos ensemble como Bagging, Random Forest y Boosting para mejorar capacidad predictiva.

Dirigido a profesionales interesados en descubrir patrones ocultos y crear modelos de Machine Learning con R, así como estudiantes, investigadores y perfiles técnicos que quieran aplicar árboles de decisión a problemas de clasificación o regresión. Se recomiendan conocimientos básicos de R.

• Analista de datos o perfil de Machine Learning capaz de construir modelos interpretables de clasificación y regresión.
• Profesional que necesita automatizar predicciones, detectar variables importantes y comparar modelos de decisión.
• Apoyo en proyectos de scoring, clasificación de casos, segmentación operativa, predicción y toma de decisiones basada en reglas.
• Base para avanzar en modelos ensemble, aprendizaje supervisado y ciencia de datos aplicada.