BOSQUES ALEATORIOS: Clasificación y Regresión

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  • เผยแพร่เมื่อ 23 ธ.ค. 2024

ความคิดเห็น • 27

  • @codificandobits
    @codificandobits  3 ปีที่แล้ว +1

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  • @Kat_R_H
    @Kat_R_H 3 หลายเดือนก่อน +3

    Eres el mejor explicando! Y encima en español ya que la mayoría de información está en inglés! Todos los éxitos para ti!

    • @codificandobits
      @codificandobits  3 หลายเดือนก่อน

      Gracias por tu comentario!!! 😊😊

  • @lucia_raven
    @lucia_raven ปีที่แล้ว +2

    Entendí todo muchas gracias! me está ayudando a prepararme para mi ssutentación de tesis donde si bien este tema no es el principal si uso el random forest como clasificador como parte del desarrollo y me está ayudando a entender mejor todo el proceso que realicé. muchas gracias!!!!

  • @velosojavier
    @velosojavier 11 หลายเดือนก่อน

    Excelente tus explicaciones!!! Te admiro mucho como enseñas

  • @horcasvencer
    @horcasvencer ปีที่แล้ว

    Gracias, ahora entendi la diferencia entre Out of bag y cross validation

  • @1987twilightemblem
    @1987twilightemblem ปีที่แล้ว

    Brillante explicación 😁 muchas gracias

  • @capablancastyle
    @capablancastyle 3 ปีที่แล้ว +1

    Muy interesante!!!, toco investigar...

  • @sebaaaaaaaaaaaaaa
    @sebaaaaaaaaaaaaaa 2 ปีที่แล้ว

    Apliqué este código en un trabajo donde reforcé una clasificación manual de patrones, como una receta no entendía mucho el proceso, solo repliqué y con esto me quedó muy claro para ya seguir profundizando. Gracias, muy buen contenido me suscribí.

    • @codificandobits
      @codificandobits  2 ปีที่แล้ว

      Qué bueno que te haya resultado útil Sebastián. Un saludo y bienvenido al canal!

  • @CocuxtleManguito
    @CocuxtleManguito 2 หลายเดือนก่อน

    GRACIAS!

  • @dialej11
    @dialej11 2 ปีที่แล้ว

    Excelente explicación !!!

  • @johanrodriguez241
    @johanrodriguez241 3 ปีที่แล้ว +1

    Muy interesante. Recalcar ese resultado de que la cantidad que se extrae en un bootstrapping es de 1-1/e=0.63 o aprox 63% del total de los datos. Sobre los hiper parametros otro interesante es el max_depth de los arboles, al igual que el relacionado con el cost complexity ccp_alpha. Ya veo el camino hacia xgboost jeje. Saludos

    • @codificandobits
      @codificandobits  3 ปีที่แล้ว

      Exacto, ese 63% viene de ahí! Sí, el mínimo número de hojas no es el único hiperparámetro...
      Y en camino viene XGBoost ;)

  • @grettermartinezperez3976
    @grettermartinezperez3976 ปีที่แล้ว

    Excelente video!!!

  • @Elvuevaso
    @Elvuevaso 3 ปีที่แล้ว

    Felicitaciones por tu trabajo, espectacular explicación con los gráficos me queda clarísimo. Me paso por tu academia a darle un ojo.

    • @codificandobits
      @codificandobits  3 ปีที่แล้ว

      Hola Jairo gracias por tu comentario y claro que sí, te invito a visitar la academia en cursos.codificandobits.com
      Un saludo!

  • @pacomermela6497
    @pacomermela6497 3 ปีที่แล้ว

    Dos detalles: generalmente, y hasta donde yo se, los árboles se dejan crecer hasta su máxima extensión sin poderse. Es decir, no se establece un criterio de parada. En segundo lugar las medidas de importancia de características MDI-Gini o MDAccuracy están altamente sesgadas (por cardinalidad y por correlación respectivamente). Aunque son medidas muy populares, la realidad es que en algunos casos pueden no arrojar un ranking de importancia realista.

  • @JesusGarcia-wn4pu
    @JesusGarcia-wn4pu 2 ปีที่แล้ว

    Que buen video

  • @johnsebastian6488
    @johnsebastian6488 3 ปีที่แล้ว +3

    oye parece que estuvieras en mi curso de data science jajajaja cada semana haces el mismo tema que tocamos en clase...solo que se te entiende mas a vos y pues son 10min a comparación de las 8h semanales que veo yo jaja..........oye sabes que seria muy bacano y quizá te ayudaría a impulsar tu canal? si hicieras videos mostrando el funcionamiento de estos algoritmos usando código en R & python. Podrias bajar los dataset mas populares de kaggle y creo que ayudarias mucho a muchos :v. Gracias por tus videos y saludos desde Colombia

  • @amadodejesusvazquezacuna5644
    @amadodejesusvazquezacuna5644 3 ปีที่แล้ว

    Excelente explicación como siempre.
    Tengo una duda, es cierto que el algoritmo de bosques aleatorios no es recomendable para algoritmos de regresión ?
    Saludos.

    • @codificandobits
      @codificandobits  3 ปีที่แล้ว

      Hola! Los bosques aleatorios los puedes usar tanto para clasificación como para regresión. En el caso particular de la regresión, el que obtengas o no buenos resultados dependerá de las características mismas de tu dataset, pero en principio los Bosques Aleatorios se pueden aplicar a este problema. Un saludo!

  • @angellaguna5374
    @angellaguna5374 3 ปีที่แล้ว

    Yo me apunto a la academia

    • @codificandobits
      @codificandobits  3 ปีที่แล้ว

      Bienvenido Ángel! Los cursos están disponibles en cursos.codificandobits.com. Y bienvenidas todas las sugerencias de temas y cursos que desees ver en la Academia. Un saludo!

  • @andrespuente582
    @andrespuente582 2 ปีที่แล้ว

    Oye, esa cara en la presentacion asusta un poquito, ¿ no ? 😮