Random Forest - Predicción de Rendimiento Estudiantil
Random_Forest Random Forest - Predicción de Rendimiento Estudiantil ¶ En este ejercicio, crearemos modelos de clasificación con el objetivo de predecir la calificación que obtendrán los estudiantes en función de sus características principales. Para ello, desarrollaremos modelos de árboles de decisión e implementaremos técnicas como la parada temprana ( early stopping ) y la poda de árboles ( tree pruning ) para mejorar la precisión de las predicciones. Además, implementaremos modelos de bosques aleatorios ( Random Forests ) para incrementar la capacidad de generalización del modelo y reducir la varianza. Utilizaremos un conjunto de datos al que ya se le ha realizado un análisis exploratorio en otro Jupyter Notebook, el cual puedes consultar en el siguiente enlace: Rendimiento Estudiantil - Análisis Exploratorio de Datos (EDA) Para obtener el conjunto de datos resultante en formato CSV, puedes acceder al siguiente enlace: Conjunto de datos acerca del Rendi...