Árboles de decisión y CART
Particiones recursivas, impureza Gini y entropía, predicciones en hojas, profundidad, poda, inestabilidad y reglas de decisión.
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.
112 diapositivas con diagramas editables en PowerPoint. Cada visor permite avanzar hasta el final, elegir una diapositiva, activar autoplay y abrir pantalla completa.
Particiones recursivas, impureza Gini y entropía, predicciones en hojas, profundidad, poda, inestabilidad y reglas de decisión.
Bootstrap, evaluación OOB, agregación de probabilidades, diversidad, correlación entre árboles, hiperparámetros y validación.
Gradiente negativo, regularización, early stopping, importancias, PDP, ICE, SHAP, costos, capacidad operativa y monitoreo.
Todo el material para estudiar, experimentar y preparar una decisión: 16 laboratorios interactivos, guía de 38 páginas, 109 conceptos y 60 preguntas razonadas.
Objetivos, controles, ejemplos trabajados e interpretación. El índice conecta cada capítulo con su laboratorio.
Definiciones, intuición, uso, límites y fórmulas. Búsqueda, filtros, modo tarjetas y conceptos aprendidos.
Respuestas desarrolladas, mini-casos y claves de examen. Filtros por bloque y dificultad, modo examen y seguimiento de repaso.