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Ewance
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Cover image for Selección de features con Lasso y árboles para predicción de demanda hortícola
Analysis

Selección de features con Lasso y árboles para predicción de demanda hortícola

FreeVerified credential2 semanasIntermediate

Visión general

De qué trata este proyecto.

Selecciona features con Lasso y Random Forest para demanda hortícola. Compara pipelines y valida con Ridge. Obtén un certificado verificable.

El escenario

La cooperativa agrupa 1.400 productores y mueve cerca de 320.000 toneladas anuales; afinar la planificación reduce el desperdicio y mejora márgenes en cadenas con poca capacidad de almacenamiento.

CredentialBlockchain-anchored
ShareableLinkedIn-ready
LanguageEnglish
PaceSelf-paced

El Briefing

Lo que harás y lo que demostrarás.

Reducir 180 features potenciales a un conjunto interpretable de 12-20 usando dos métodos complementarios y validar el coste predictivo de la reducción.

Earning criteria — what you'll demonstrate

  • Aplicar Lasso y permutation importance correctamente
  • Diseñar validación temporal por bloque para series semanales
  • Razonar sobre interpretabilidad vs. capacidad predictiva
  • Comunicar decisiones de selección a una audiencia de operaciones

Encaje académico

Dónde encaja esto en tus estudios.

Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.

Statistical Machine Learning

Master · Machine Learning

Strong alignment

This challenge maps to Statistical Machine Learning at the Master level. It sharpens the same practical skills your coursework expects — but in a real industry context with actual constraints and deliverables.

Carreras

Roles para los que esto te prepara.

Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.

Científico/a de Datos

Combinar dos métodos de selección, validar temporalmente y traducir a recomendaciones operativas es trabajo cotidiano de una persona data scientist en agroindustria.

Este proyecto afina

  • feature-selection
  • lasso
  • permutation-importance

Investigador/a de Aprendizaje Automático

Razonar sobre interpretabilidad vs. predicción y discutir validación temporal son habilidades típicas de una persona investigadora ML.

Este proyecto afina

  • lasso
  • time-aware-validation
  • feature-selection

Ingeniero/a de Aprendizaje Automático

Empaquetar pipelines de selección y validar contra baseline es el patrón con el que MLEs entregan modelos a equipos de planificación.

Este proyecto afina

  • scikit-learn
  • feature-selection
  • time-aware-validation

Una cosa más

Puedes tener una credencial en tu CV para el viernes.

Selección de features con Lasso y árboles | Ewance Challenge