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Cristina Gil Martínez | Data Science with R
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Interpretación de predicciones de modelos black-box
Gráficos de dependencia parcial (PDP), curvas ICE y método LIME
Árboles de decisión y métodos de ensemble
Árboles de regresión y clasificación, bagging, random forest y boosting
Inferencia sobre variables categóricas dicotómicas
Contrastes para una y dos proporciones.
Reglas de asociación
Aplicación del algoritmo Apriori
Comparación estadística de modelos predictivos
Tests estadísticos paramétricos y no paramétricos aplicados a comparar modelos predictivos en distintos escenarios.
Metodología de superficie de respuesta (RSM)
Diseños de superficie de respuesta, análisis y optimización
Métodos de clustering
K-means clustering y clustering jerárquico
Máquinas de Vector Soporte
SVM lineal, polinómico y radial para problemas de clasificación
Métodos de regresión no lineal
Polinomios, step functions, regression splines, regresión local y GAMs.
Técnicas de regularización y selección del mejor modelo
Subset selection, Ridge regression, Lasso, PCA, PCR, PLS
Regresión Logística
Regresión logística simple y múltiple y ejemplo en R
Análisis gráfico de Bland-Altman
Análisis estadístico para evaluar concordancia entre métodos (resumen personal)