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Clasificación aplicada con XGBoost

Descripción

¿Es usted un profesional de los datos que necesita una demostración de clasificación completa e integral de XGBoost y las bibliotecas que lo rodean? En este curso, Clasificación aplicada con XGBoost, se le presentará la popular biblioteca XGBoost, una herramienta ML avanzada para la clasificación y la regresión. Primero, explorará los fundamentos del algoritmo XGBoost, verá un modelo de línea base y revisará el árbol de decisión. A continuación, descubrirás cómo funciona la potenciación mediante demostraciones de Jupyter Notebook, así como ver el análisis exploratorio preliminar de datos en acción. Por último, aprenderá a crear, evaluar y explicar datos utilizando bibliotecas de terceros. No utilizarás el conjunto de datos del Iris o del Titanic, ¡utilizarás datos de encuestas reales! Al final de este curso, podrá tomar datos en bruto, prepararlos, modelar un clasificador y explorar su rendimiento. Usando el cuaderno provisto, puede seguirlo en su propia máquina, o tomar y adaptar el código a sus necesidades.

Clasificación aplicada con XGBoost
Clasificación aplicada con XGBoost