Resumen
Domina los algoritmos de clasificación desde la regresión logística hasta el SVM, implementándolos en Excel y Python mientras aprendes a evaluar el rendimiento del modelo e interpretar resultados para la toma de decisiones empresariales.
Programa de estudio
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- Comenzando
-- Los problemas de clasificación son uno de los escenarios más comunes que enfrentamos en la ciencia de datos. Este curso nos ayudará a entender y aplicar algoritmos comunes para hacer predicciones y tomar decisiones en el ámbito empresarial. Desde la Regresión Logística hasta los modelos KNN y SVM, aprenderemos a implementar técnicas en Excel y Python y cómo crear bucles para ejecutar modelos en paralelo. Dado que la evaluación de modelos es tan importante, dedicaremos todo un capítulo a interpretar los resultados del modelo con métricas de evaluación y la matriz de confusión. Con esto, aprenderemos sobre falsos negativos y falsos positivos, y consideraremos los impactos que estos pueden tener en escenarios empresariales específicos. Finalmente, tendremos una breve visión de técnicas de clasificación más avanzadas, como la importancia de las características, los valores SHAP, y los gráficos PDP.
- Visión General de Clasificación
- Fundamentos de la Regresión Logística
- Algoritmos de Clasificación
- Evaluación de Modelos de Clasificación
- Conclusión del Curso
- Evaluación Calificada
Enseñado por
CFI (Corporate Finance Institute)
Etiquetas
On-Demand
