Clasificación con Árboles de Decisión ¡EN 15 MINUTOS!

[@codificandobits]

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[@subvid01]

Que forma tan espectacular de enseñar algo complejo,lo haces facil y alcanzable

[@samuelivannoya267]

Siempre tenés la mejor expplicación. Miro un montón de videos y siempre los tuyos son los más claros.

[@jesuslopez6873]

Es verdad, este canal es una joya

[@CURVAN_18]

Este video debería ser una muestra clara de que lo complicado no son los modelos, si no lo complicado que se le hace a una persona entender la parte intuitiva de un tema. Sin duda, este video me gusto mucho en particular porque así es la manera en la que me gusta aprender con algo visual y luego un ejemplo sin tener que pasarnos a las formulas abstractas. Enserio muchas gracias por esta joyita. Saludos desde Ecuador.

[@codificandobits]

Muchas gracias por tu comentario! Y este lunes precisamente viene un tutorial sobre este tema

[@CURVAN_18]

@@codificandobits Lo esperaré con ansias.

[@sergiocarrillanca5407]

Quedé muy, PERO MUY impresionado por tu pedagogía para enseñar el algoritmo... muchas gracias!!

[@codificandobits]

Corrección minuto 9:34: en el nodo derecho quedan dos (no tres) datos de color rojo.

[@nirvanajl9621]

Muchas gracias !! Ya entendi mejor este tema. Lo de usar como ejempllo anime me ilumino a entender mejor jajaa. GRacias bro suerte!!

[@jesuslopez6873]

Estas loco Miguel, sos un genio!

[@javiercuellolopez5610]

El mejor tutorial de CART q he visto. Muchas gracias. Felicitaciones

[@codificandobits]

:) :) gracias por tu comentario Javier. Un saludo!

[@dr.c.gerardogarciagil4837]

Maestro... Simple y Directo Quisiera Dar clases como usted

[@codificandobits]

:) :) :) muchas gracias por ese comentario Gerardo! Esto me motiva un montón a seguir desarrollando este contenido. Un saludo!

[@joseradowvisky6292]

Excelente explicación!!! Ud. es un gran docente!!! gracias y siga con los videos !!!

[@codificandobits]

Claro que sí José, viene más contenido, y ahora cada semana! Un saludo!

[@candido82]

QUÉ BUENA EXPLICACIÓN! POR FIN LO ENTIENDO!

[@Gamma3]

Quedó excelente la explicación. Asi da gusto aprender

[@codificandobits]

Ji, ji, ji... Como siempre gracias por tus comentarios. Saludos!

[@johnsebastian6488]

Uff excelente video!! y utilizaste animeee

[@codificandobits]

ja, ja, ja.. No soy fanático del anime, pero esta serie me atrapó!!

[@ppascasl]

Muchas gracias. Una explicación muy clara.

[@juanandresnp]

Maravillosa explicación, quedó muy atento de los siguientes videos. Muchas gracias

[@codificandobits]

Gracias Juan Andrés. Si, vienen más videos relacionados con este tema, algunos tutoriales y también el tema de regresión. Y por supuesto algoritmos tipo "boosting". Un saludo!

[@CocuxtleManguito]

Según la ecuación del índice no hay manera de tener una impureza del 100. O pudieras darnos por favor un ejemplo cuando la impureza es 100%? Saludos! Estoy viendo el video por 3ra vez. Es muy bueno.

[@jorgeluis3122]

Muchas gracias por la explicación

[@edwardricaurte964]

Gracias profe, por el vídeo, muy buena explicación 🤩👍

[@codificandobits]

Gracias por tu comentario Edward. Y llámame Miguel. Un saludo!

[@jorgeivanperezalvarino5562]

Excelentísimo video, muchas gracias!!

[@juansebastian4847]

Muchas gracias profesor por la calidad del video, nunca pare por favor!!!

[@codificandobits]

No Juan Sebastián. La idea es seguir publicando mucho contenido!

[@edqo3478]

Gracias por compartir tus conocimientos, como calculaste el valor 6.5?

[@henry-db]

Un vídeo excelente, muy sencillo de entender

[@codificandobits]

;)

[@JoseAntonio-gu2fx]

Estupendos videos. Muchas gracias

[@lizgarciac]

Excelente explicación, muchas gracias!

[@codificandobits]

Gracias a ti por tu comentario. Saludos!

[@juniorcandelachillcce1255]

Excelente vídeo, eres un crack. Muchas gracias.

[@codificandobits]

Gracias por tu comentario Junior. Un saludo!

[@diegofernandosegurarojas6311]

muy buena explicación!!

Muchas gracias. Muy claro y didáctico. Saludos.

[@CarlosMartinez-ez3jo]

Muy bien, me gusto bastante.

[@italoolanoraffo9760]

Excelente video!

[@sirhoker2645]

Muchas gracias. carita feliz para usted, :)

[@codificandobits]

Carita feliz de vuelta :) un saludo!

[@zzzgerardo]

Tremenda explicacion.

[@codificandobits]

:) :) :) :)

[@CarolinaAvilaCoral]

Buena explicación, ya me suscribí al canal, gracias por enseñarnos sobre estos temas

[@danielluna1776]

Excelente explicación, yo estoy trabajando con un set de datos para clasificar clientes con tendencia a fugarse de una empresa. Transforme datos de texto categóricos a números. ¿Qué críterio me recomienda y por qué?

[@codificandobits]

Gracias por tu comentario Daniel y qué buena pregunta, aunque no me queda claro a qué criterio te refieres. ¿Me puedes dar más información sobre las características que estás teniendo en cuenta para entrenar el modelo y realizar la clasificación?

[@danielluna1776]

@@codificandobits el críterio de GINI, CHAID, u otros. Tengo una caracteriatica de Abandono que es mi variable independiente y tengo otras como contrato, recargos, edad, tipo de cuenta, etc.

[@SkillTrailMalefiahs]

Una dudo o aclaratoria. En el índice de Gini en algunos ejemplos generados por la IA comparado con los cálculos del maestro: se puede calcular de ambas formas. 1 - (7/10)*(7/10) - (3/10)*(3/10) = 1 - 0.49 - 0.09 = 0.42 1 - (7/10)*(7/10) + (3/10)*(3/10) = 1 - (0.49 + 0.09) = 1 - 0.58 = 0.42

[@jherenu]

Hola miguel, excelente material, muchas gracias, me gustaría realizarte una consulta, cuando predecís, explicas que el nuevo punto es rojo o verde según el nodo en el quede ubicado, en este caso evaluando X e Y queda ubicado en la ultima hoja pura a favor del rojo, es por eso que pertenece a ese grupo?, Gracias nuevamente.

[@codificandobits]

Hola Juan. Sí, la categoría final depende de la categoría a la que pertenezcan la mayor parte de los datos en la hoja. Por ejemplo, si la hoja contiene 5 datos rojos y 2 verdes, entonces la categoría asignada será "rojo". Un saludo!

[@davidduque817]

Buenísima tu explicación, gracias!

[@juanmanuelcirotorres6155]

Muy vacano, gracias

[@codificandobits]

Gracias a ti por tu comentario Juan Manuel. Saludos!

[@scart07]

muy buena explicación! gracias, he visto uno en tendencia, el xgbost (creo que lo nombra al final), profe es posible unir las capas convolucionales y utilizar este arbol en lugar de una red neuronal?, lo ha intentado profe?, gracias

[@codificandobits]

Hola. La verdad no lo he intentado, pues usualmente las redes convolucionales se combinan con redes neuronales en la capa de salida para la última etapa de clasificación. Sin embargo, creo que puede ser posible reemplazar este árbol en lugar e una red neuronal. Acá un foro en donde proponen esta alternativa: datascience.stackexchange.com/questions/51100/keras-how-to-connect-a-cnn-model-with-a-decision-tree Un saludo!

[@TheRolack]

Alto crack profe

[@gustavojuantorena]

Excelente contenido. Gracias!

[@codificandobits]

Gracias por tu comentario Gustavo. Un saludo!

[@CocuxtleManguito]

Las particiones en el eje X1 comienzan cuando agoté las particiones en X0? Y si esto es cierto, las particiones son arbitrarias. Es correcto?

[@noxpirinn]

No encuentro el video de python, donde explicas como hacer los arboles de decisiones?

[@hantondark8876]

Habria alguna forma de aplicarlo a NLP ? saludos, buen video

[@codificandobits]

Yo creo que depende del tipo de aplicación de NLP quieras desarrollar. Te sugiero hacer una búsqueda en google de NLP decision trees, encontrarás varios trabajos de tipo académico para diferentes aplicaciones del NLP. Un saludo!

[@jeissonmorales6363]

Hola miguel, excelente video, quiero preguntarte algo, soy estadístico de la universidad nacional de Colombia y quiero perfilarme como "Científico de datos" me encuentro buscando un posgrado en IA pero resulta muy costoso en universidades como andes, javeriana, sergio arboleda etc... por esta razón opte por la maestría en ingeniería de sistemas y computación en la universidad nacional (inscrito en proceso de admisión) consideras tu que esta una buena alternativa?

[@codificandobits]

Hola Jeisson. Qué buena pregunta. Mi opinión personal es que no, no vale la pena que dediques 2-3 años de tu carrera para convertirte en "Científico de Datos". Me parece una inversión muy costosa en tiempo y dinero, y esto te puede privar de opciones laborales interesantes... Es irónico, lo digo yo que pasé por todas las etapas de formación, hasta llegar a un doctorado! La ciencia de datos requiere el desarrollo de conocimientos (que muy seguramente podrías aprender en una maestría, pero que también puedes aprender de forma autodidacta), pero tiene un componente práctico que es esencial, y que tal vez no logres desarrollar a plenitud estando en una Maestría. Es mi honesta opinión. Te envío un saludo!

[@armandoshimomura8551]

Te amo

[@CocuxtleManguito]

Ya subiste el tutorial en python?

[@CocuxtleManguito]

Lo unico que no entendí fue: dados los valores, entonces como se empeln en el modelo pra llevr. Aun conclusión. Alguien pudiera contestarme por favor? Gracis por el video profe!

[@hantondark8876]

estoy tratando de hacer que mi bot pueda aprender del lenguaje natural usando redes neuronales, el problema es que las redes consumen muchos recursos, entonces estoy viendo la forma de poder usar metodos mas sencillos para que pueda procesar grandes cantidades de datos.. alguien que quisiera ayudarme ? saludos

[@edwinmartinez1628]

Un momento, me asalta la duda de como conseguir los parámetros de fuerza y letalidad sin antes sabes que estos parámetros agrupan personajes en masa como por ejemplo esos puntos verdes tan juntos

[@codificandobits]

Hola Edwin. Las características "fuerza" y "letalidad" son hipotéticas, es decir que yo inventé estos valores sólo con el propósito de introducir el ejemplo, pero realmente no corresponden a comportamientos "reales" de los personajes. Un saludo!

[@edwinmartinez1628]

@@codificandobits Entiendo, creo que no me di a entender... Nos hacemos valer de que para clasificar datos, necesitamos que estos se encuentren "casi juntos", es decir que se inclinan por juntarse en un sector de la región... Mi pregunta es que como se podrían conseguir esos parámetros que muestre ese tipo de características segun lo que quiero analizar....el ejemplo es claro, tengo un guerrero y esa cualidades estan definidas desde el principio....pero imagínate que tenga el guerrero....como identifico esas variables?...

[@ignaciosanchezgendriz1457]

👏🏽👏🏽👏🏽👏🏽

[@sMRfenix]

Hola Miguel, me encuentro escribiendo un libro gratuito de Inteligencia Artificial (github.com/amr205/Introduccion-a-la-IA---Libro) y me preguntaba si te molestaría que pusiera un link a tu video en la sección correspondiente a arboles de decisión?

[@codificandobits]

Hola! Suena interesante ese libro. No hay ningún problema con que pongas el link. Un saludo!

[@CarlosMendoza-ff4uy]

Solo entre por tanjiro

[@codificandobits]

ja, ja, ja!!!

[@DavidJCantilloRocha]

Excelente video! muy bien explicado.