Árboles de decisión Árboles de decisión

El árbol y el laberinto

Un árbol de decisión es un modelo de aprendizaje automático que se utiliza para estimar una variable objetivo basándose en varias variables de entrada. Esta variable objetivo puede ser tanto numérica (árboles de regresión) como nominal (árboles de clasificación). Se describe la metodología de construcción de árboles de decisión para regresión y clasificación, así como su interpretación.
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La polisemia de Q

La Q de Cochran es una medida muy utilizada para detectar la heterogeneidad entre los estudios primarios de un metanálisis. Se revisan sus propiedades estadísticas y su contraste de hipótesis. Finalmente, se describen otras medidas calculadas a partir de este valor, como el estadístico I2 y el estadístico H2, utilizados con frecuencia para cuantificar la intensidad de la heterogeneidad entre estudios.
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El arte de la renuncia

Se revisa el procedimiento de elección del punto de corte para una prueba diagnóstica. En esta elección, en la que influyen las características del modelo y del escenario clínico en el que se aplicará, tendremos en cuenta la sensibilidad y la precisión de la prueba para cada punto de corte posible. La razón de enriquecimiento de la precisión será útil en los casos con gran desequilibrio de las dos categorías diagnósticas.
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Un baile épico

Las técnicas de regularización de la regresión múltiple pueden ser de gran utilidad para abordar problemas de colinealidad o sobreajuste. Además, pueden servir para seleccionar las variables independientes y reducir la multidimensionalidad, consiguiendo modelos más robustos y fáciles de interpretar. Se describen las técnicas de regresión de cresta (ridge), de lazo (lasso) y de red elástica.
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