Descripción
Descripción del curso
Este curso de 4 capítulos asociado a la ruta de formación “Científico de Datos” busca capacitar y brindar información a un alto nivel de personas con conocimientos básicos de informática, matemáticas y estadística, sobre los modelos de regresión y clasificación basada en Random Forests.
Lo que aprenderás
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Concepto de Random Forests.
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Explotando la diversidad: Bagging y selección de variables.
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Interpretación de out-of-bag error.
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Evolución del número de árboles e importancia de las variables.
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Ejemplo de código entrenando un modelo Random Forests.
Requerimientos
Este curso no requiere de conocimientos previos en programación, sin embargo, se recomienda haber desarrollado el curso Introducción al Aprendizaje Supervisado – Regresión y Clasificación con Árboles de Decisión.
Método de calificación
- Las actividades evaluativas tienen una calificación de 0 a 5 con precisión de un decimal.
- El Cuestionario Final tiene un valor del 60% sobre la nota tota del curso.
- El Cuestionario validación tiene un valor del 40% sobre la nota del curso.
- El curso se aprueba con una nota igual o superior a 3.5.
- Se tendrán máximo 2 intentos por evaluación.
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Horas de dedicación
El curso tiene una duración de 6 horas para ser desarrollado por el estudiante.
Información de soporte
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