Qué es la Impureza GINI y por qué es tan relevante: Implementación paso a paso con Python
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- Опубліковано 13 лип 2024
- Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia:
Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2021, 15 de Noviembre). Qué es la Impureza GINI y por qué es tan relevante: Implementación paso a paso con Python [Video]. UA-cam. [Incluye aquí la URL del video].
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Para guiar tu aprendizaje, en este vínculo ( • Curso de Inteligencia ... ) se encuentra una guía secuencial para aprender:
1. Programación Básica con Python;
2. Manejo de Datos;
3. Visualización de Datos;
4. Análisis de Datos; y
5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos.
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Interpretación y explicación de la Impureza Gini comúnmente utilizada para construir árboles de decisión. Además, se presenta cómo calcular paso a paso la impureza Gini de un atributo con respecto a una clase usando datos de baloncesto.
Índice del Video:
0:00 Introducción
0:49 Interpretación de la Impureza Gini
11:43 Impureza Gini paso a paso
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#MachineLearning #ArbolesDeDecision #AprendizajeAutomático #Python #AprendizajeDeMaquina #ImpurezaGini
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super, muy buen video!!!!
Gracias Dios te bendiga me has ayudaso
Siguiendo tus aportes, gracias por compartir.
¡Gracias por tus comentarios! :)
Muy bueno
Gracias. Saludos!! ✌
Increible video!
Muchas gracias por tan efusivo comentario :)
Gracias por explicar la definición y no sólo el código.
Gracias por el interés en estos temas :)
Se agradece, muy bien explicado todo!!
¡Muchas gracias!
Hola, muy buen video. ¿Como se calculan los pesos que penalizan las clases que tiene mas elementos?
felicitaciones colega
¡Muchísimas gracias!
Hola!, no logro encontrar en el canal un video de Support Vector Machine, tendrán alguno?. Gracias! :)
Gracias por la pregunta/sugerencia. Es uno de los temas que tengo pendiente. En definitiva lo haré pues es una técnica fundamental. Espero poco a poco llenar el canal de tantos temas como sea posible. Gracias por seguir el contenido del canal :)
Gracias por el video muy bueno, pero creo que debiste decir como se calculan los pesos ndato[i]/datostotales donde i es el numero de la clase total. por cierto el otro criterio de los arboles es la entropía debieras hacer uno para completarlo los arboles, de nuevo gracias
Muchas gracias por tus comentarios y sugerencias. Te comento que he tenido muchísimas ganas de hacer un video sobre entropía en el contexto de ciencia de datos. Un día de estos damos la sorpresa e incluimos ese tema :)