XGBoost y Clasificacion Multi Clases Python | Aprendizaje supervisado | Analisis Datos Calidad Vino

Multiclasificacion? Quieres aprender las etapas del machine learning paso a paso con XGB?? En este maravilloso episodio, cubriremos un análisis completo paso a paso del aprendizaje automático para la clasificacion con multiples clases a través del clasificador de gradiente extremo XGBoost usando el Wine Dataset con python JUPYTER NOTEBOOK. Haciendo uso de Pandas para la manipulación de datos, matplotlib para la creación de gráficos, sklearn para llamar a funciones de rendimiento y XGBoost para el regresor y creacion del modelo. Aprende sobre MULTI clasificacion (multi clases) y el aprendizaje supervisado Como funciona el algoritmo XGB: Porque Extreme Gradient? Importantes caracteristicas: parametros, learning rate, max depth Analisis exploratorio de datos: media, valor maximo, numero obs. Visualizacion de datos en Python Manipulacion de datos con Pandas Valores nulos y conteo con tablas cruzadas Correlacion y Seleccion de variables y porque? Manejo de variables categoricas Desempeno del modelo de decision Prediccion para Datos Test y comparacion con Train Que es el CROSS VALIDATION y como ejecutar Confusion matrix y classification report con SKlearn https://archive.ics.uci.edu/ml/datase... https://xgboost.readthedocs.io/en/lat... RFECV para XGBoost y Clasificacion Multi Clases Python | Feature Selection Aprendizaje supervisado:    • Overfitting y RFECV para XGBoost en Clasif...   Mejora contra Overfitting en XGBoost y Clasificacion Multi Clases Python GridSearch Seleccion RFECV    • Mejora contra Overfitting en XGBoost y Cla...   XGBoost: Regresión paso a paso con Python:    • XGBoost: Regresión paso a paso con Python ...   Selección de variables: elegir las variables a utilizar Imputar y valores perdidos Codificación de variables: variables ficticias, características categóricas y nominales Dividir conjunto en entrenamiento y testing Árboles de decisión y potenciación, como funciona el extreme gradient boosting? Hiperparámetros y parámetros: tasa de aprendizaje, profundidad máxima, gpu_id, número de estimadores Construyendo y ajustando el modelo Interpretación de la importancia de la variable Predicción de nuevos valores Medición del desempeño usando coeficiente de determinacion R2 y el mean squared error o error cuadratico medio MSE Sobreajuste (overfitting), desajuste y bajo ajuste del modelo, como saberlo? ¿Cómo mejorar el rendimiento? ¿Ingeniería de variables? XGB regresion y feature engineering en Python:    • XGBoost y feature engineering: Regresión c...   Tratamiento de los valores extremos (outliers) Creacion o mejora de variables mediante Date y time Selección y eliminacion de variables: elegir las variables a utilizar XGBoost y seleccion de variables: Regresión con Python Seleccion de variables con regresion y Recursive Feature elimination:    • XGBoost y seleccion de variables: Regresió...   Ajuste de hiperparametros para Extreme Gradient Boosting:    • Regresion XGBoost Ajuste de hiperparametro...   Explicando los hiperparametros del XGB learning rate, max_depth, gamma, Regularization, alpha, child_weight, number of estimators Aplicando Grid Search con gridSearchCV Ejecucion del mejor modelo segun parametros El arbol de decision extremo Datos: https://archive.ics.uci.edu/ml/datase... My code??? find it here: https://github.com/raulvalerio/superv... XGB: Clasificacion paso a paso en Python:    • XGBoost: Clasificacion paso a paso con Pyt...   Machine learning en Python    • Python | Regresion lineal multiple y compr...   Machine learning en R    • Machine Learning   Cualquier comentario o sugerencia es bienvenido. Contacto: [email protected] My youtube channel in English:    / @rvstats_eng   Algoritmo de Clustering HDBSCAN, Kmeans con R    • Algoritmos de Clustering en R/Rstudio | Cl...   Algoritmos de clustering jerarquicos en R    • Hierarchical Clustering | Agrupamiento jer...   Algoritmos de clustering jerarquicos en python    • V-1: Clustering jerarquico con Python: skl...   Algoritmo HDBSCAN:    • V1: Que es clustering con HDBSCAN | Python...   Algoritmo de K-means: Que es Kmeans y centroides:    • V3: Numero Adecuado de Clusters K-Means | ...   Normalizacion y numero adecuado de clusters:    • V2: Clustering con K-means | Python y mine...   Metodo Elbow, Distorsion e Inercia:    • V1: Clustering con K-means | Python y mine...   #Python #XGB #Clasificacion #Multiclases Aprendizaje automático ## Aprendizaje supervisado y no supervisado análisis estadístico # Factores # Independiente y dependiente entrada y salida Machine learning and supervised learning overfitting, hyperparameter, classifier, classification, matrix input and output, statistical analysis