Überwachte Modelle für maschinelles Lernen

Dieses Repository enthält mehrere Projekte für maschinelles Lernen, darunter:

1. Zufallswälder und Entscheidungsbäume

• Beschreibung: Dieses Projekt untersucht die Verwendung von Zufallswäldern und Entscheidungsbäumen für eine Klassifizierungsaufgabe.
• Datensatz: drug200.csv
• Notebook: Árboles y bosques/ARBOLES_Y_BOSQUES_aleatorios.ipynb

2. K-Nächste Nachbarn (KNN)

• Beschreibung: Dieses Projekt implementiert den K-Nächste-Nachbarn-Algorithmus für die Klassifizierung.
• Datensatz: KNN Vecinos/r_logistica.csv
• Dokumentation: KNN Vecinos/k-vecinos.docx
• Notebook: KNN Vecinos/AliciaGilMatute_KNN.ipynb

3. Support Vector Machines (SVM)

• Beschreibung: Dieses Projekt demonstriert die Verwendung von Support Vector Machines für die Klassifizierung.
• Datensatz: Maquinas Vector Soporte/U.S. Colleges.dat
• Dokumentation: Maquinas Vector Soporte/MaquinasVectorSoporte.docx
• Notebook: Maquinas Vector Soporte/AliciaGilMatute_MSV.ipynb

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