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Árboles de Decisión (decision trees) usando Entropía con Python
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- Опубліковано 14 сер 2024
- En este video se explica cómo crear un árbol de decisión clasificador a partir de la entropía. Además, se presenta un caso práctico para aterrizar los conceptos de una forma intuitiva. El árbol de decisión se programa utilizando la librería Scikit-Learn de Python.
Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia:
Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2021, 18 de Octubre). Árboles de Decisión (decision trees) usando Entropía 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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Índice del Video:
0:00 Introducción
1:28 Ejemplo de Árbol
5:58 Graficar datos y contexto
8:21 Entropía
22:06 Creación del Árbol
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#MachineLearning #AprendizajeAutomático #ScikitLearn #Python #AprendizajeDeMaquina
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Excelente trabajo Octavio! Es el mejor canal de aprendizaje de máquina por lejos!
@martinasterix muchas gracias por tus palabras. Feliz año!!!
El mejor video que he visto hasta ahora sobre el Decision Tree. Gracias!
Excelente, me gustaría agregar que el criterio de entropia se usa más que todo cuando se tienen variables categóricas y el criterio de gini cuando se tienen datos mixtos o en su mayoría variables continuas (numéricas)
Excelente tu trabajo no dejes de hacerlo. Me dedico a comentar tu canal a todos los estudiantes de CDD que conozco.
@eliopadillaramos muchas gracias por el apoyo. De hecho, prácticamente es la única forma que tenemos de llegar a más personas. ¡Gracias!
@CodigoMaquina Excelente forma de explicar cómo funciona este algoritmo. Así aprendemos, no solo a saber Cómo resolver los problemas sino Por qué son soluciones y por qué funcionan. ¡Felicitaciones porque este canal hace la diferencia!
@AlbertoDuqueVillegas muchas gracias por tus palabras. ¡¡¡Feliz año!!!
Siempre un genio. Gracias por tanto
Gracias por el video tutorial esta muy bien explicado, gracias por compartir.
Gracias por los comentarios y por ver el canal :)
increíble explicación, muy clara y sin alargarse demasiado
Muchas gracias Marcelo :)
Muy buen video. Gracias
Víctor muchas gracias por tus palabras :)
Trato de ver todos tus videos, explicas muy bien y cubren lo necesario para aprender. Me han resultado muy útiles.
@@victoroliveroing leer que los videos son de utilidad, nos llena de satisfacción y le da sentido a este esfuerzo que realizamos con mucho cariño.
Excelente explicación. Mil gracias
Gracias por los comentarios y por seguir el contenido del canal :)
Gracias Octavio. Clarísimo cómo siempre.
José Ignacio muchas gracias por comentar y por seguir el contenido del canal.
Gracias, profe!
Excelente video, gracias código maquina.
Muchas gracias Karsen. Saludos!!
Te debo una, muhas gracias Octavio
Gran video! Voy a mirar todos tus videos y voy a pasar la vos entre los panas
Muchas gracias por comentar en los videos y te agradecemos que compartas el canal entre tus conocidos. Su apoyo es prácticamente la única forma de poder llegar a más personas. Gracias :)
Excelente explicación, Gracias
Gracias por tus comentarios y por ver nuestro contenido :)
Gracias Capo sos groso sabelo
Muchas gracias :) :) :)
Muchas gracias. Explicas de una forma excelente. (El audio puede mejorar si lo subes un poco más)
Muchas gracias por tus comentarios. Ciertamente tengo algunas fallas con el audio en algunos videos, creo que mi micrófono no es de lo mejor. Voy aprendiendo tanto en edición de video como en edición de audio. Poco a poco, pero vamos mejorando :)
eres el mejor
Muchas gracias :)
Muy bueno, te sigo y me suscribo.
Gracias por tus comentarios :)
Excelente
Muchas gracias!!
Buen video , gracias :D
Muchas gracias por tu comentario y feliz año :)
Exceleente video, buen trabajo. Te consulto como lograria que el arbol dde decision me defina quien esta (noddo) saluddable o quien tiene paro cardiaco (nodo). Agradezco de antemano
@CarlosHernandez-rj3to gracias por tus comentarios y por tu pregunta. Al respecto, para determinar si el modelo clasifica a un nuevo registro/paciente como saludable o con problema cardiaco, habría que utilizar el método predict (justo como en 38:00)
Como siempre una genialidad de video! una consulta donde podría encontrar mas bases de datos en formato csv y que se puedan descargar
Hola @jonathan1003046909 échale un ojo a nuestro siguiente video con información sobre conjuntos de datos y dónde descargarlos:
ua-cam.com/video/lIPCpPd0YuI/v-deo.html
La base de datos para practicarlo, de donde lo saco?
Los datos los puedes descargar de nuestro repositorio :) github.com/CodigoMaquina/code/blob/main/datos/pacientes.csv
ImportError: DLL load failed: No se encontró el proceso especificado. A que se debe este error?
Aparecio Cuando metí from sklearn import tree
Al parecer es algún problema con la instalación del interprete o suite que estás utilizando. Te recomiendo utilizar Google Colab que ya tiene todas las librerías instaladas y así podrías evitar reinstalar :) Gracias por seguir el contenido del canal :)
donde bajo archivo pacientes.csv
Gracias por el interés en nuestro contenido. El archivo lo puedes descargar de nuestro repositorio de GitHub:
github.com/CodigoMaquina/code/blob/main/datos/pacientes.csv