Modelos avanzados

En esta guía aprenderás modelos más avanzados que superan a los algoritmos clásicos en muchos escenarios. Estos modelos son ampliamente usados en la industria por su capacidad de capturar relaciones complejas y ofrecer un rendimiento superior.

1. Árboles de decisión avanzados

Los árboles de decisión son modelos potentes y fáciles de interpretar, pero pueden sobreajustarse. Por eso se usan variantes más avanzadas.

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

model = DecisionTreeClassifier(max_depth=10)
model.fit(X_train, y_train)

2. Random Forest

Random Forest combina muchos árboles para mejorar la estabilidad y precisión.

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

model = RandomForestClassifier(n_estimators=200)
model.fit(X_train, y_train)

3. Gradient Boosting

Gradient Boosting construye árboles secuenciales, cada uno corrigiendo los errores del anterior.

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier

model = GradientBoostingClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

4. XGBoost

XGBoost es uno de los modelos más usados en Kaggle y en la industria. Es rápido, eficiente y ofrece gran rendimiento.

from xgboost import XGBClassifier

model = XGBClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

5. LightGBM

LightGBM es extremadamente rápido y eficiente con datasets grandes.

from lightgbm import LGBMClassifier

model = LGBMClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

6. CatBoost

CatBoost maneja variables categóricas automáticamente y evita mucho preprocesamiento.

from catboost import CatBoostClassifier

model = CatBoostClassifier(verbose=0)
model.fit(X_train, y_train)

7. Ejercicios

# pista random forest
RandomForestClassifier(n_estimators=200)

# pista xgboost
XGBClassifier()

8. Mini‑proyecto: Modelos avanzados

Toma un dataset real y realiza:

• Random Forest
• Gradient Boosting
• XGBoost
• LightGBM
• CatBoost
• Comparación de métricas entre todos los modelos

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