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Clasificación: resolviendo problemas multiclase

Es parte de los cursos de Machine Learning en Data Science.
Discusiones sobre este curso

Clasificación: resolviendo problemas multiclase

Resumen del curso

  • Aplica técnicas de análisis exploratorio para comprender los datos y obtener insights
  • Realiza el preprocesamiento de datos para el entrenamiento de modelos de clasificación
  • Evalúa el desempeño de modelos de clasificación para problemas multiclase
  • Realiza el balanceo de datos para mejorar el rendimiento de los modelos
  • Aplica un pipeline para validar correctamente los modelos
  • Interpreta resultados e insights obtenidos a partir de los análisis y evaluaciones
  • Investiga problemas de forma analítica y crítica

Público Objetivo

Personas que quieren entender cómo trabajar con problemas de clasificación que involucran más de dos clases.

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Última actualización

7/16/2025

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49

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103

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1

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Formación con este curso

Instructores

Contenido Detallado

  1. 1. Conociendo los datos

    • Cargando los datos
    • Entendiendo los datos

  2. 2. Explorando los datos

    • Datos demográficos
    • Datos socio-económicos
    • Datos de los cursos
    • Datos académicos

  3. 3. Realizando el entrenamiento

    • Preparando los datos
    • Separando los datos
    • Modelando con Random Forest

  4. 4. Evaluando el modelo

    • Analizando la matriz de confusión
    • Analizando el informe de métricas
    • Aplicando over sampling con SMOTE
    • Analizando las métricas tras el balanceo

  5. 5. Validando el modelo

    • Pipeline de validación
    • Obteniendo el intervalo de confianza
    • Probando el modelo

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