En la Sesion 4 del Proyecto Laennec, el alumnado entrena un Random Forest sobre los 13 coeficientes MFCC de cada sonido cardiaco, comprueba si mejora la deteccion de la extrasistole respecto al arbol unico, y descubre con feature importances que coeficiente MFCC pesa mas para distinguir un murmullo de un latido normal.
En la Sesion 4 del Proyecto Taussig, el alumnado entrena un Random Forest sobre los latidos de ECG, comprueba si mejora la deteccion de la arritmia ventricular respecto al arbol unico, y descubre con feature importances en que instante exacto del latido se fija el modelo para decidir.
En la Sesion 4 del Proyecto Javierre, el alumnado entrena un Random Forest sobre los cuatro genes seleccionados y comprueba, con feature importances, si el algoritmo aprende a apoyarse en los mismos marcadores mieloides y linfoides elegidos por su significado clinico real.
Sesión 4 del taller CUTLER, el alumnado entrena su primer Random Forest (bosque aleatorio) con scikit-learn. Descubrimos la historia de Adele Cutler, la sabiduría del voto por mayoría y qué mediciones celulares son más críticas en la detección del cáncer.