El mercado de gestión de documentos de hoy en día es enorme, por lo que localizar una solución adecuada que satisfaga tus requisitos y tus expectativas de precio-calidad puede llevar tiempo y esfuerzo. No hay necesidad de pasar tiempo navegando por la web en busca de un editor universal y fácil de usar para Snip state en archivos Ppt. DocHub está aquí para ayudarte siempre que lo necesites.
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Hola, gente del futuro, ¡bienvenidos a Normalized Nerd! Hoy montaremos nuestro campamento en el Random Forest. Primero, veremos por qué el random forest es mejor que nuestros buenos viejos árboles de decisión, y luego explicaré cómo funciona con visualizaciones. Si quieres ver más videos como este, por favor suscríbete a mi canal y activa la campana porque hago videos sobre aprendizaje automático y ciencia de datos regularmente. Así que, sin más preámbulos, comencemos. Para iniciar nuestro viaje, necesitamos un conjunto de datos. Aquí estoy tomando un pequeño conjunto de datos con solo 6 instancias y 5 características. Como puedes ver, la variable objetivo y toma 2 valores 0 y 1, por lo tanto, es un problema de clasificación binaria. Primero que nada, necesitamos entender por qué necesitamos el random forest cuando ya tenemos árboles de decisión. Dibujemos el árbol de decisión para este conjunto de datos. Ahora, si no sabes qué es realmente un árbol de decisión o cómo se entrena, entonces te recomendaría encarecidamente que veas mi video anterior. En resumen, un árbol de decisión divide los datos
