Presentación central · 36 diapositivas
Bagging y Random Forest
PPT 02 completo: del árbol inestable al bosque, hiperparámetros, validación e importancia de variables.
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?
¿Qué reglas e interacciones segmentan el problema y cuánto mejora la decisión al combinar múltiples modelos?
Recorrido temático
Random Forest y ensembles: fundamentos y práctica
Bootstrap, bagging, decorrelación de árboles, evaluación OOB e importancia por permutación. El cierre introduce Gradient Boosting y XGBoost.
Complemento · PPT 03
Gradient Boosting y XGBoost
Diapositivas 3–13: RF frente a boosting, modelo aditivo, pérdida, learning rate, early stopping y panorama de implementaciones modernas. XGBoost se introduce conceptualmente en la diapositiva 12 y se amplía con videos.
Videos y práctica
Del concepto al experimento
Videos de bootstrap, Random Forest, MDI, permutation importance y boosting. Practica con SIM 07–13 y SIM 15; cierra con Decision Lab 16.
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.
PPT 01 · 41 diapositivas
Árboles de decisión y CART
Particiones recursivas, impureza Gini y entropía, predicciones en hojas, profundidad, poda, inestabilidad y reglas de decisión.
PPT 02 · 36 diapositivas
Bagging y Random Forest
Bootstrap, evaluación OOB, agregación de probabilidades, diversidad, correlación entre árboles, hiperparámetros y validación.
PPT 03 · 35 diapositivas
Boosting, interpretación y decisión
Gradiente negativo, regularización, early stopping, importancias, PDP, ICE, SHAP, costos, capacidad operativa y monitoreo.
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.
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.
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.