DataCamp - Aprendizaje automático con modelos basados en árboles en Python

Acerca de este curso

Los árboles de decisión son modelos de aprendizaje supervisado que se utilizan para problemas que implican clasificación y regresión. Los modelos de árboles presentan una gran flexibilidad que tiene un precio: por un lado, los árboles son capaces de capturar relaciones no lineales complejas; por otro lado, son propensos a memorizar el ruido presente en un conjunto de datos. Al agregar las predicciones de árboles que se entrenan de manera diferente, los métodos de conjunto aprovechan

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