Sesion final del Proyecto Laennec: el alumnado escucha sonidos cardiacos reales y predice a oido antes de preguntarle al Random Forest, incluyendo una extrasistole real, y se repasa todo el recorrido del proyecto desde Rene Laennec y su estetoscopio de papel hasta la extraccion de caracteristicas MFCC.
En la Sesion 5 del Proyecto Laennec, el alumnado usa validacion cruzada con scikit-learn para comprobar la estabilidad del arbol y el Random Forest sobre los sonidos cardiacos, y aprende a leer con cautela los resultados de una clase minoritaria muy pequeña, la extrasistole.
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 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.