Curso de Árboles de Decisión con Python
Curso avanzado de árboles de decisión con Python para clasificación y regresión, incluyendo modelos ensemble modernos y técnicas de interpretabilidad como SHAP, LIME y PDP.
¿Cómo puedo usar boosting para mejorar modelos predictivos complejos?
Unidades del Módulo
- Construir árboles de decisión para clasificación y regresión con Python.
- Evaluar modelos mediante métricas adecuadas, validación, poda y ajuste de hiperparámetros.
- Aplicar Bagging, Random Forest y técnicas de Boosting como XGBoost, LightGBM y CatBoost.
- Interpretar modelos complejos con herramientas como PDP, LIME y SHAP.
- Desarrollar criterios para comparar modelos y seleccionar soluciones predictivas robustas.
Dirigido a profesionales, estudiantes, investigadores y perfiles técnicos que quieren aplicar modelos basados en árboles con Python. Requiere conocimientos previos de Python y está indicado para quienes desean avanzar hacia Machine Learning supervisado e interpretabilidad.
- Analista de datos o perfil de Machine Learning con Python capaz de crear modelos predictivos basados en árboles.
- Profesional que necesita clasificar casos, estimar valores, comparar modelos y explicar predicciones.
- Apoyo en proyectos de scoring, clasificación, predicción, priorización de casos, automatización de decisiones e interpretación de modelos.
- Base para especialización en algoritmos ensemble, explicabilidad de IA y ciencia de datos aplicada.
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Quién
imparte
Ignacio García
Docente
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PREGUNTAS
FRECUENTES
¿Qué es el Curso de Árboles de Decisión con Python?
¿Qué aprenderé en este curso de árboles de decisión con Python?
¿Cuánto dura el curso de Árboles de Decisión con Python?
¿A quién va dirigido este curso de Machine Learning con Python?
¿Necesito conocimientos previos para hacer el curso de árboles con Python?
¿Qué salidas profesionales tiene aprender árboles de decisión con Python?
¿Qué herramientas de interpretabilidad se estudian en el curso?
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