En la Sesion 3 del Proyecto Laennec, el alumnado calcula una matriz de confusion 3×3 sobre los sonidos del corazon (normal, murmullo, extrasistole), retoma macro avg frente a weighted avg y comprueba si el arbol de decision reconoce bien la clase minoritaria, la extrasistole.
En la Sesion 2 del Proyecto Laennec, el alumnado convierte cada sonido cardiaco en 13 coeficientes MFCC con librosa, construye la tabla de datos localizando los archivos reales con glob, reparte los datos con train_test_split y stratify, y entrena su primer arbol de decision sobre audio.
Primer modelo del Proyecto Taussig: entrenamos un DecisionTreeClassifier sobre latidos de ECG reales de la MIT-BIH Arrhythmia Database, sin necesidad de train_test_split porque los datos ya vienen repartidos, y nos enfrentamos por primera vez en la familia de proyectos a una clasificacion de mas de dos clases.
En la Sesion 2 del Proyecto Javierre, el alumnado separa los 72 pacientes en entrenamiento y examen con stratify, y entrena su primer arbol de decision real sobre los cuatro genes seleccionados para distinguir leucemia linfoblastica aguda de leucemia mieloide aguda.