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Jhan - TBM
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salazarjhan95 committed Sep 25, 2023
1 parent 910a7f4 commit e5c1907
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2 changes: 2 additions & 0 deletions 07-tbm.Rmd
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# Métodos basados en árboles (Jhan)

Las decisiones basadas en árboles se usan para problemas de regresión y de clasificación. Las decisiones basadas en árboles utilizan series de reglas de *si y entonces* para hacer predicciones y tomar decisiones basadas en uno o mas árboles. El objetivo de este procedimiento es estratificar, dividir, ramificar o segmentar los predictores en diferentes regiones simples. En resumen, podemoes tomar decisiones basadas en árboles utilziando reglas de remificación para segmentar los predictores simplificandoles en forma de árboles. Normalmente, estas decisiones son mucho mas sencillas de interpretar que otros métodos que hemos hablado anteriormente. En este capítulo, vamos hablar sobre tres métodos diferentes: *bagging*, *bosques aleatorios* y *impulso o boosting en inglés*.

## Decision trees
## Boosting and bagging

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2 changes: 1 addition & 1 deletion docs/404.html
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<div id="header">
<h1 class="title">Introducción al uso de machine learning en biología</h1>
<p class="author"><em>Jhan C. Salazar y Cristian Román-Palacios</em></p>
<p class="date"><em>2023-09-21</em></p>
<p class="date"><em>2023-09-25</em></p>
</div>
<div id="una-introducción-breve-a-machine-learning" class="section level1 hasAnchor" number="1">
<h1><span class="header-section-number">Capitulo 1</span> Una introducción breve a Machine Learning<a href="index.html#una-introducción-breve-a-machine-learning" class="anchor-section" aria-label="Anchor link to header"></a></h1>
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3 changes: 2 additions & 1 deletion docs/métodos-basados-en-árboles-jhan.html
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<section class="normal" id="section-">
<div id="métodos-basados-en-árboles-jhan" class="section level1 hasAnchor" number="7">
<h1><span class="header-section-number">Capitulo 7</span> Métodos basados en árboles (Jhan)<a href="métodos-basados-en-árboles-jhan.html#métodos-basados-en-árboles-jhan" class="anchor-section" aria-label="Anchor link to header"></a></h1>
<p>Las decisiones basadas en árboles se usan para problemas de regresión y de clasificación. Las decisiones basadas en árboles utilizan series de reglas de <em>si y entonces</em> para hacer predicciones y tomar decisiones basadas en uno o mas árboles. El objetivo de este procedimiento es estratificar, dividir, ramificar o segmentar los predictores en diferentes regiones simples. En resumen, podemoes tomar decisiones basadas en árboles utilziando reglas de remificación para segmentar los predictores simplificandoles en forma de árboles. Normalmente, estas decisiones son mucho mas sencillas de interpretar que otros métodos que hemos hablado anteriormente. En este capítulo, vamos hablar sobre tres métodos diferentes: <em>bagging</em>, <em>bosques aleatorios</em> y <em>impulso o boosting en inglés</em>.</p>
<div id="decision-trees" class="section level2 hasAnchor" number="7.1">
<h2><span class="header-section-number">7.1</span> Decision trees<a href="métodos-basados-en-árboles-jhan.html#decision-trees" class="anchor-section" aria-label="Anchor link to header"></a></h2>
</div>
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2 changes: 1 addition & 1 deletion docs/métodos-de-remuestreo.html
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2 changes: 1 addition & 1 deletion docs/qué-es-machine-learning.html
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2 changes: 1 addition & 1 deletion docs/search_index.json

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2 changes: 1 addition & 1 deletion docs/selección-de-modelos-lineares-y-regularización.html
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