Te daré clases particulares en un bosque aleatorio en r, python.

En este gig, te enseñaré a ajustar un modelo de árbol de decisión, un algoritmo de aprendizaje automático muy popular que se usa tanto para clasificación como para regresión. Es un modelo en forma de árbol donde los nodos representan decisiones basadas en las características de los datos, y las hojas muestran la salida o decisión final. Algunos conceptos que exploraremos usando Python o R son la impureza de Gini (una medida de qué tan a menudo un elemento elegido al azar sería etiquetado incorrectamente si se etiquetara al azar según la distribución de etiquetas en el subconjunto),

entropía (una medida de la aleatoriedad o impureza en el conjunto de datos, utilizada en el cálculo de la ganancia de información) y la ganancia de información (la reducción en entropía o impureza al dividir los datos). Esto ayuda a decidir qué característica usar para dividir en cada paso). ¡Bienvenido para ayudar!