9 videos disponibles.
Prioridad 5/5 · CentralInglés
Árboles, Gini y splits
Decision and Classification Trees, Clearly Explained!!!
StatQuest with Josh Starmer
Pertinencia. Introducir la construcción de reglas y la elección de divisiones antes de experimentar con CART.
Conecta el árbol dibujado con la reducción ponderada de impureza. Luego cambia el umbral en el laboratorio y observa qué grupos produce.
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Conexión con tus simuladores y pregunta para la clase
¿Por qué debemos ponderar la impureza de cada hijo por su número de observaciones?
Precisión conceptual y alcance
Una división se evalúa por la impureza ponderada de sus dos hijos. Una impureza menor en entrenamiento no garantiza una mejor decisión fuera de muestra.
Prioridad 5/5 · CentralInglés
Bootstrap, bagging y Random Forest
StatQuest: Random Forests Part 1 - Building, Using and Evaluating
StatQuest with Josh Starmer
Pertinencia. Su pertinencia es muy alta: reúne remuestreo, diversidad de árboles y agregación de predicciones.
Compara primero bagging y Random Forest. Después usa los laboratorios OOB para estudiar evaluación y número de árboles.
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Conexión con tus simuladores y pregunta para la clase
¿Qué aporta seleccionar variables al azar además de usar muestras bootstrap?
Precisión conceptual y alcance
La selección aleatoria de variables se realiza en cada split. El fragmento propuesto es una introducción; para OOB, completa el video y el simulador 07. En clasificación, el ejemplo de votación sirve de intuición; scikit-learn promedia probabilidades de los árboles.
Prioridad 5/5 · CentralInglés
Overfitting y poda costo-complejidad
How to Prune Regression Trees, Clearly Explained!!!
StatQuest with Josh Starmer
Pertinencia. Explicar el control de complejidad y, como segundo paso, la selección de alpha con validación.
Usa el primer tramo para entender el compromiso entre ajuste y tamaño. Reserva el segundo para discutir validación cruzada y elegir ccp_alpha.
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Conexión con tus simuladores y pregunta para la clase
¿Por qué un árbol con menor error de entrenamiento puede ser una peor elección?
Precisión conceptual y alcance
El video utiliza árboles de regresión: su error no es Gini. El principio R(T) + alpha · número de hojas se conecta con clasificación, usando el criterio apropiado. Elegir alpha requiere validación; conserva el test para la evaluación final.
Prioridad 5/5 · CentralInglés
Gradient Boosting
Gradient Boost Part 1 (of 4): Regression Main Ideas
StatQuest with Josh Starmer
Pertinencia. Mostrar la construcción secuencial de un ensemble antes de modificar learning rate y número de árboles.
Pausa tras una actualización y predice qué intentará aprender el siguiente árbol. Luego contrasta la intuición con el simulador 15.
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Conexión con tus simuladores y pregunta para la clase
¿Qué cambia al reducir learning rate y aumentar el número de iteraciones?
Precisión conceptual y alcance
Corregir residuos y −gradiente coinciden, salvo escala, para la pérdida cuadrática. Para otras pérdidas se ajusta el gradiente negativo; no generalices el residuo y − predicción a todo boosting. AdaBoost y Gradient Boosting usan mecanismos distintos.
Prioridad 4/5 · PuenteInglés
Sesgo y varianza
Machine Learning Fundamentals: Bias and Variance
StatQuest with Josh Starmer
Pertinencia. Construir un puente conceptual entre un árbol profundo, la inestabilidad y el promedio de modelos.
Úsalo entre profundidad e inestabilidad: modifica los datos y observa cuánto cambia una frontera aprendida.
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Conexión con tus simuladores y pregunta para la clase
¿Por qué importa que los árboles no cometan exactamente los mismos errores?
Precisión conceptual y alcance
El video presenta la idea general, no una demostración específica de Random Forest. La reducción de varianza al promediar depende de la correlación entre árboles; no desaparece automáticamente todo sobreajuste.
Prioridad 4/5 · PuenteInglés
AdaBoost y ensembles secuenciales
AdaBoost, Clearly Explained
StatQuest with Josh Starmer
Pertinencia. Comparar bagging y boosting antes de introducir Gradient Boosting.
Usa el primer tramo como explicación y el cierre como recapitulación. Después pide distinguir entrenamiento paralelo y construcción secuencial.
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Conexión con tus simuladores y pregunta para la clase
¿Qué se modifica entre iteraciones en AdaBoost y qué se ajusta en Gradient Boosting?
Precisión conceptual y alcance
AdaBoost cambia pesos de observaciones y combina aprendices con pesos. Gradient Boosting optimiza una pérdida mediante gradientes. El simulador 15 es de Gradient Boosting, no una implementación de AdaBoost.
Prioridad 3/5 · PuenteInglés
Árboles de regresión
Regression Trees, Clearly Explained!!!
StatQuest with Josh Starmer
Pertinencia. Aclarar que CART permite predecir variables continuas y preparar el ejemplo de boosting en regresión.
Relaciona los valores constantes por hoja con la partición del espacio. Úsalo antes de poda o Gradient Boosting si la clase trabajó principalmente con clasificación.
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Conexión con tus simuladores y pregunta para la clase
¿Qué representa una hoja cuando la variable objetivo es un monto y no una clase?
Precisión conceptual y alcance
En regresión con error cuadrático, las hojas predicen medias y las divisiones reducen error cuadrático; Gini y entropía corresponden a clasificación. El simulador 03 permite discutir geometría, sin convertirlo en un laboratorio de regresión.
Prioridad 3/5 · AmpliaciónInglés
XGBoost y regularización
XGBoost Part 1 (of 4): Regression
StatQuest with Josh Starmer
Pertinencia. Profundizar después de dominar Gradient Boosting; útil para alumnos que desean explorar métodos modernos.
Conecta el gain y la regularización con el control de complejidad. Recupera el simulador 15 como base conceptual y el 16 para comparar decisiones.
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Conexión con tus simuladores y pregunta para la clase
¿Por qué mejorar una pérdida de entrenamiento no basta para elegir el modelo de negocio?
Precisión conceptual y alcance
Es una ampliación en regresión, no un requisito para comprender el módulo. El tramo sugerido no sustituye el video completo ni la documentación. El simulador 15 no implementa XGBoost, y la poda de XGBoost no es la misma CCP de CART.
Introducción opcional · EspañolEspañol
Una entrada en castellano
Algoritmos Machine Learning: Arboles Decision para Data Science
DataScience ForBusiness
Pertinencia. Ofrecer una introducción accesible cuando el idioma dificulte comenzar con StatQuest.
Selecciona la explicación conceptual inicial según los conocimientos del grupo; después retoma el material y los ejemplos matemáticos del módulo.
Explicación conceptual inicial · intervalo a elección del docente.
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Conexión con tus simuladores y pregunta para la clase
¿Cómo se convierte una pregunta sobre clientes en una regla y una partición?
Precisión conceptual y alcance
No se fija un intervalo porque la propuesta original no lo especifica. Su papel es introducir vocabulario; la profundidad técnica se trabaja con las presentaciones, los simuladores y los videos centrales.