Curso corto: Tópicos en Árboles de Clasificación y Regresión en Random Forest

Del 10  al 18 de febrero estará de visita el Profesor Jean-Michel Poggi de la Universidad de Paris-Sud, France.

Dictará en el marco de la Maestría en Ingeniería Matemática el curso corto Tópicos en Árboles de Clasificación y Regresión en Random Forest. En función de los interesados, el curso podrá ser eventualmente validado para otros programas de posgrado.

El curso se dictará en el salón 705 (salón marrón) de la Facultad de ingeniería los días:
- martes 11/2/20 de 9 a 12:30
- jueves 13/2/20 de 9 a 12:30
- viernes 14/2/20 de 9 a 12:30

Será dictado en inglés con el siguiente temario:

1. CART trees. Introduction. CART trees and splits. Construction: maximal tree and pruning. A typical theoretical result from the model selection viewpoint. Extensions and variants. The R package rpart

2. A recent variant of CART for spatial data. A new heterogeneity measure to select splits according to point process interpretation of spatial data in the binary classification context. Application to a forest example.

3. Random Forests, Variable importance and Variable Selection. Introduction. Trees, Bagging and Random Forests (RF). Extensions and variants, some theoretical results. Out-of-bag error and variable importance measure. Variable Selection using RF. The R packages randomForest and VSURF.

4. An application: RF-Based Approach for Physiological Functional. Variable Selection: Towards Driver's Stress Level Classification. Introduction and motivation. Physiological functional variables and wavelets. Block variables importance measure. Functional variable selection using RF. Driver's Stress Level Classification. Random Forests for Big Data: some problems and solutions to propose scalable versions of RF.

Los interesados en inscribirse lo pueden hacer a partir de ahora a través del portal del estudiante.

Por más información comunicarse con Mathias a través de mbourel@fing.edu.uy