El paquete CARET (Classification And Regression Training) es un paquete que permite utilizar distintos algoritmos de aprendizaje automático y comparar sus resultados. En este ejercicio se utilizará una base de datos de pacientes para tratar de predecir la presencia o ausencia de enfermedad cardiaca.

El paquete CARET (Classification And Regression Training) es un paquete integral con una amplia variedad de algoritmos para el aprendizaje automático.

La minería de texto (TM) es el proceso de extraer información útil, patrones o conocimiento de textos no estructurados.

El arbol de decisión es un diagrama de Aprendizaje Automatico que modela las opciones, eventos y posibles resultados de una decisión de forma visual. Sus partes principales son: Nodo raíz: Inicio del diagrama. Ramas: Opciones disponibles. Nodos internos: Nuevas decisiones. Hojas: Resultado final de cada camino. En este ejercicio se busca utilizar un arbol de decisión para clasificar si un tumor de mama es benigno o maligno a partir de algunas de sus características.

El arbol de decisión es un diagrama de Aprendizaje Automatico que modela las opciones, eventos y posibles resultados de una decisión de forma visual. Sus partes principales son: Nodo raíz: Inicio del diagrama. Ramas: Opciones disponibles. Nodos internos: Nuevas decisiones. Hojas: Resutado final de cada camino.

El dataset de Instacart contiene información de millones de pedidos realizados por usuarios de una plataforma de comercio electrónico. A diferencia de una base tradicional de ventas, la información se encuentra dividida en diferentes tablas relacionadas entre sí. El objetivo de este análisis es integrar las bases de datos, limpiar la información y aplicar Market Basket Analysis mediante el algoritmo Apriori para identificar productos que suelen comprarse juntos. Estos patrones pueden utilizarse para diseñar promociones, mejorar sistemas de recomendación y apoyar decisiones de inventario.

Una cadena de tiendas de conveniencia tiene 5 tiendas ubicadas en distintas ciudades de México. La base de datos “abarrotes” contiene 1 mes de transacciones, pero presenta errores de calidad que impiden realizar análisis confiables. El objetivo es limpiar la base de datos de forma estratégica y posteriormente aplicar MBA para descubrir patrones de compra y diseñar promociones que aumenten las ventas.

La empresa renta biciletas y cuenta con registros por hora de las que tiene rentadas. Se desea generar un modelo predictivo.