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Ejercicio Bagging

Ejericios Modelos de Ensamble
Ejercicios Modelos Ensamble1) Entrene un modelo con Bagging para modelar la variable "rank" asociada a la variable overall condition of a house (high/low)- Puede usar Random Forest o cualquier otro modelo con Bagging- Seleccione "rank" como variable objetivo- Haga los procesos de limpieza que considere necesarios, entre esos quitar de la base la variable con la que se calcula la variable objetivo 2) Entrene y use el modelo con particiones separadas3) Evalúe la precisión del modeloOpcional: Construya optimización de parámetros (en Random Forest: Profundidad del árbol y número de modelos) Clasificación Opcional: Loop para optimización de parámetros Overall conditionas "rank"-> Target columnRead AmesHousing.csv Rule Engine CSV Reader Ejercicios Modelos Ensamble1) Entrene un modelo con Bagging para modelar la variable "rank" asociada a la variable overall condition of a house (high/low)- Puede usar Random Forest o cualquier otro modelo con Bagging- Seleccione "rank" como variable objetivo- Haga los procesos de limpieza que considere necesarios, entre esos quitar de la base la variable con la que se calcula la variable objetivo 2) Entrene y use el modelo con particiones separadas3) Evalúe la precisión del modeloOpcional: Construya optimización de parámetros (en Random Forest: Profundidad del árbol y número de modelos) Clasificación Opcional: Loop para optimización de parámetros Overall conditionas "rank"-> Target columnRead AmesHousing.csv Rule Engine CSV Reader

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Created by: Emilio Silvestri
Created at: 2019-11-29
On NodePit since: 2022-09-22
Last update: 2024-05-05
Created with KNIME version: v4.6.1
Tags: classificationeducation

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