Información administrativa
| Título | Árboles de decisión |
| Duración | 2 x 45 minutos |
| Módulo | A |
| Tipo de lección | Conferencia |
| Enfoque | Práctico — Modelado de IA |
| Tema | Análisis de datos |
Keywords
Ilustración y preprocesamiento de conjuntos de datos, árbol de decisión, construcción de modelos, establecimiento y evaluación de un árbol de decisión, validación cruzada,
Objetivos de aprendizaje
- aprende los conceptos básicos de los árboles de decisión
Preparación prevista
Eventos de aprendizaje que se completarán antes
Obligatorio para los estudiantes
- N/A
Opcional para estudiantes
- N/A
Referencias y antecedentes para estudiantes
Recomendado para profesores
- N/A
Material didáctico
Instrucciones para profesores
Puede basar esta clase alrededor de los cuadernos de BME en plataformas de análisis de datos (HU)
Esquema/horario de tiempo
| Duración (min) | Descripción | Conceptos | Actividad | Material |
|---|---|---|---|---|
| 5 | Resumen de las tareas que deben llevarse a cabo | Conferencia | ||
| 10 | Ilustración y preprocesamiento de conjuntos de datos | Preprocesamiento de datos | Codificación | Cuaderno de Jupyter |
| 10 | Definición de un árbol de decisión | scikit-aprendizaje: Árbol de decisiones | Codificación | |
| 20 | Edificio de Modelos | complejidad del modelo, trazado | Documentación | |
| 15 | Ajuste y evaluación de un árbol de decisión | Encajar | Codificación | |
| 10 | Validación cruzada | Validación cruzada | Documentación | |
| 15 | Evaluación del modelo | operaciones en numpy, preprocesamiento de datos (escalado), precisión | Codificación | |
| 5 | Observaciones finales | Documentación |
Reconocimientos
El programa de maestría en IA centrada en el ser humano fue cofinanciado por el Mecanismo «Conectar Europa» de la Unión Europea en virtud de la subvención «CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068».