Analítica basada en árboles de clasificación y regresión
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Analítica basada en árboles de clasificación y regresión
Profesor internacional: Lázaro Alonso Silva
Universidad: MPIPKS, Dresde, Alemania.
Idioma: Español
Horario: Lunes a jueves de 16:00 a 20:00
Carreras: Maestría en Ciencia de Datos.
Breve reseña de la materia:
Los árboles de clasificación y regresión se caracterizan por su fácil interpretabilidad y construcción. Siguiendo ideas intuitivas, se logra particionar el espacio de características y definir la respuesta del árbol para cada partición como un valor representativo de la misma. Los árboles también proporcionan métodos para definir la importancia que una característica tiene en un problema y para tratar datos faltantes. Todo esto sin recurrir a valores p ni distribuciones de probabilidad. Como nada es gratis, todas estas ventajas tienen un precio: el sesgo.
Por otro lado, la idea de combinar muchos árboles, es decir, de construir un bosque, ha demostrado ser eficaz para disminuir este sesgo y conservar las propiedades más interesantes de los árboles. En este minicurso se hace un recorrido por los árboles de clasificación y regresión y su generalización a los bosques aleatorios. Se estudian a través de ejemplos su capacidad productiva y su aplicación a problemas con datos reales.