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🤖 Dos algoritmos para detectar billetes falsos en R 💸📊
🔹 Árboles de Decisión (C5.0)
Reglas "Si-Entonces" con entropía. 94% precisión, 100% optimizando con deviance.
🔹 K-Vecinos Cercanos (KNN)
Votación por mayoría entre vecinos. Mide distancias (Euclidiana, Manhattan, Canberra).
Diferencia clave: Árboles = lógica explicable. KNN = similitud por instancias.
Dos enfoques, un objetivo: datos → decisiones. 🧠👇
#MachineLearning #ArbolesDeDecision #KNN #CienciaDeDatos #RStats #AprendeDataScience -
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🌳🧠 Los Árboles de Decisión imitan nuestra forma de pensar: preguntas de sí/no hasta llegar a una conclusión.
Su motor interno es la Entropía → mide el desorden. El árbol busca reducirla al máximo dividiendo los datos en grupos cada vez más puros.
🎯 Ganancia de Información: elige la regla que más reduzca la incertidumbre.
⚠️ Ojo con el sobreajuste si el árbol es muy profundo.
#ÁrbolesDeDecisión #Entropía #MachineLearning #DataScience #CienciaDeDatos #InteligenciaArtificial -
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⚠️ Ojo con el sobreajuste si el árbol es muy profundo.
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Su motor interno es la Entropía → mide el desorden. El árbol busca reducirla al máximo dividiendo los datos en grupos cada vez más puros.
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⚠️ Ojo con el sobreajuste si el árbol es muy profundo.
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