Resumen del curso

  • Aprenda a aplicar técnicas de visualización de datos para comunicar ideas y hallazgos
  • Adquiera habilidades en la aplicación de métodos de codificación para transformar variables categóricas
  • Implemente un modelo de regresión DummyRegressor
  • Implemente un modelo de regresión RandomForestRegressor
  • Aprenda a analizar los resultados de los modelos de regresión mediante métricas y gráficos
  • Identifique y seleccione las características más importantes para el modelo de machine learning
  • Explore la optimización de hiperparámetros para mejorar el rendimiento de su modelo de machine learning

Público Objetivo

Persona científica de datos que desea construir un modelo de regresión para la optimización de procesos.

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Última actualización

6/3/2025

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40

Actividades

134

Minutos de video

2125

Alumnos en este curso

9.5

Nota del curso

Certificado de participación

Contenido Detallado

  1. 1. Explorando los datos

    • Entendiendo el conjunto de datos
    • Análisis gráfico del conjunto de datos
    • Analizando la distribución de los datos
  2. 2. Feature engineering

    • Creando nuevas columnas
    • Feature encoding
    • Limpiando los datos
  3. 3. Selección y validación del modelo

    • Definiendo una baseline
    • Entrenando con bosques aleatorios
    • Realizando cross validation
  4. 4. Optimización de hiperparámetros

    • Feature importances
    • Optimizando hiperparámetros con GridSearchCV
    • Serializando el modelo

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