Este caso de estudio utiliza el dataset real de Instacart en Kaggle, el cual registra más de 3 millones de pedidos de 200,000 usuarios con un catálogo de 50,000 productos, con el objetivo de descubrir los hábitos de consumo y predecir las compras repetidas de los clientes.

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.