5. Árboles de Decisión (Aprendizaje Supervisado)

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 Aplicación Práctica: Árboles de Decisión (Aprendizaje Supervisado)

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5. Árboles de Decisión

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  Aplicación Práctica: Árboles de Decisión (Aprendizaje Supervisado) Enlace a Google Colab  para ver nuestro código  Los árboles de decisión son modelos de aprendizaje automático utilizados tanto para problemas de clasificación como de regresión. Se llaman así debido a su estructura similar a un árbol, compuesta por nodos, ramas y hojas. Nodos: Representan características o atributos en los datos. En un árbol de decisión, cada nodo representa una pregunta o prueba sobre alguna característica. Ramas: Conectan los nodos y representan el resultado de una prueba o una decisión tomada basada en una característica. Nodos Hoja: Son los nodos terminales del árbol y representan una etiqueta o valor de salida, ya sea la clasificación en problemas de clasificación o el valor predicho en problemas de regresión. El árbol se construye a partir de los datos de entrenamiento, donde el modelo busca la mejor característica para dividir los datos en subconjuntos más puros en términos de ...
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Aplicación Práctica: Regresión Logística (Aprendizaje Supervisado) Link del dataset: https://colab.research.google.com/drive/1a_O39OaaGWz5rOksDx21Efdbanbt1A-H?usp=sharing La regresión logística es un algoritmo de aprendizaje supervisado utilizado principalmente para problemas de clasificación. Aunque su nombre incluye "regresión", se emplea para predecir la probabilidad de que una observación pertenezca a una categoría específica, no para predecir valores continuos como en la regresión lineal. En esencia, la regresión logística modela la relación entre una variable dependiente categórica (la variable de respuesta o la clase a predecir) y una o más variables independientes (predictoras o características) mediante el uso de la función logística o sigmoide. Esta función transforma la salida de una combinación lineal de las variables independientes en un valor entre 0 y 1, que representa la probabilidad de que la observación pertenezca a una determinada clase. El proceso de entre...
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