09 · Árboles y ensembles
Ciencia de Datos para Decisiones de Negocio

Árboles, Random Forest y ensembles

Un recorrido completo para comprender cómo un árbol aprende reglas, por qué combinar árboles mejora la estabilidad y cómo evaluar boosting e interpretar sus predicciones para decidir con costos y restricciones.

Pregunta de decisión
¿Qué reglas e interacciones segmentan el problema y cuánto mejora la decisión al combinar múltiples modelos?

Presentaciones completas

112 diapositivas con diagramas editables en PowerPoint. Cada visor permite avanzar hasta el final, elegir una diapositiva, activar autoplay y abrir pantalla completa.

Práctica y estudio

Todo el material para estudiar, experimentar y preparar una decisión: 16 laboratorios interactivos, guía de 38 páginas, 109 conceptos y 60 preguntas razonadas.

38 páginas · 16 capítulos

Guía integral de simulaciones

Objetivos, controles, ejemplos trabajados e interpretación. El índice conecta cada capítulo con su laboratorio.

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109 conceptos

Glosario razonado

Definiciones, intuición, uso, límites y fórmulas. Búsqueda, filtros, modo tarjetas y conceptos aprendidos.

60 preguntas

Cuestionario razonado

Respuestas desarrolladas, mini-casos y claves de examen. Filtros por bloque y dificultad, modo examen y seguimiento de repaso.

Ruta sugerida
Presentación → guía y simulación → glosario → cuestionario.
Caso guía: priorizar siniestros para revisión, comparando desempeño fuera de muestra, costos de error, estabilidad y capacidad del equipo.