IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Trade-offs prácticos: Overfitting y Árboles de decisión Introducción El overfitting es un problema común en el entrenamiento de modelos, especialmente con árboles de decisión. En este contexto, los árboles de decisión son altamente expresiv…
Número de árboles Introducción En el contexto de los modelos de ensamble, como los bosques aleatorios (Random Forest) y los árboles de decisión, el número de árboles es un parámetro crucial que influye directamente en la capacidad del model…
Profundidad excesiva Introducción La profundidad excesiva es un problema común que afecta a los modelos de árboles de decisión y a las técnicas de ensamble. En estos modelos, la profundidad excesiva puede llevar a un overfitting, donde el m…