Árboles de decisión, bosques aleatorios, AdaBoost & XGBoost en R Studio

¿Desea ser un experto en utilizar árboles de decisiones de regresión y clasificación para resolver problemas de negocio? Este curso cubre los aspectos básicos de R y RStudio y los conjuntos de datos incorporados de R, incluidos todos los pasos que debe seguir al utilizar los árboles de decisiones de RStudio ’ para resolver problemas empresariales. Los árboles de decisión son prevalentes entre los científicos de datos que buscan una herramienta de apoyo que les permita tomar decisiones empresariales sostenibles. Aunque un árbol de decisión simple tiene algunos inconvenientes de precisión, la buena noticia es que las variantes y técnicas avanzadas pueden ayudar a aumentar su precisión, de la que usted aprenderá en este curso. Aprenderá los métodos avanzados adecuados para escenarios en los que el objetivo es alcanzar la máxima precisión a expensas de la interpretabilidad del modelo. Al aprender a utilizar un árbol de decisiones, podrá segmentar poblaciones y regiones e identificar las diferentes variables predictoras.

Se le introducirán las diferentes formas de introducir datos en R y el parámetro utilizado para crear una cantidad específica de cubos en un histograma. Entonces, usted encontrará que el aprendizaje automático se refiere a la programación de una computadora para maximizar o minimizar los criterios de desempeño basados en datos pasados. La máquina utiliza estos datos pasados para mejorar su eficacia en la realización de una tarea. Varias organizaciones utilizan esta información para formular estrategias empresariales y tomar decisiones empresariales eficaces utilizando modelos predictivos y prescriptivos. Usted entenderá que asumimos la forma funcional de la relación entre el predictor y la variable pronosticada en el enfoque paramétrico para el aprendizaje automático. En cambio, en el proceso no paramétrico, no asumimos ninguna forma funcional de la relación entre el predictor y la variable pronosticada. El curso discutirá los pasos en la construcción de la formulación del modelo de aprendizaje automático.

A continuación, aprenderá a utilizar un árbol de regresión para variables de destino cuantitativas continuas y un árbol de clasificación para variables de destino categóricas discretas. También se discutirán los tres métodos avanzados de predicción que permiten analizar un grupo basado en árboles (embolsado, bosque aleatorio e impulso). El criterio más importante a tener en cuenta a la hora de crear un modelo es tener un conocimiento empresarial sólido del problema que está tratando de resolver. A continuación, entenderá que el tiempo empleado en la preparación de los datos afectará al rendimiento del modelo. Comprender los factores que influyen en las variables de interés le dará una base sólida en sus esfuerzos por crear modelos eficaces. Finalmente, usted estudiará la imputación de valor faltante en R, el análisis univariado y EDD, la creación de variables ficticias y la matriz de correlación. Este curso será de interés para analistas de negocios, ejecutivos o estudiantes interesados en aprender sobre árboles de decisión. ¿Por qué esperar? Inicie este curso hoy y conviértete en un experto en resolución de problemas.