CG1, CG2, CG5, CG6, CG11.

CE3, CE4, CE5, CE6, CE9, CE12, CE16.

2,4

3,6

5

Manejo de software estadístico.
Estar familiarizado con los conceptos básicos del análisis supervisado.

- Modelos de regresión para datos categóricos y de conteo.
- Árboles de regresión y clasificación. 
- Modelos predictivos basados en árboles de regresión y clasificación (Bagging, Random Forest, Gradient Boosting).

El alumno será evaluado de forma continua a través de:
- Asistencia y prácticas realizadas en clase. La valoración de estas actividades será el 20% de la calificación final.
- Práctica final de cada tema realizada durante el horario de clase. La nota media ponderada de las prácticas será el 80% de la calificación final, siendo obligatorio aprobar todas.

Aquellos alumnos que no se acojan a evaluación continua, o habiéndose acogido no la hayan superado, podrán realizar un examen en las convocatorias oficiales, en cuyo caso, la nota alcanzada en el examen será el 100% de la nota global en la asignatura.

En todo caso, el/la alumno/a tiene la opción de superar la asignatura por evaluación continua.

- BREIMAN, L. FRIEDMAN, J.H., OLSHEN, R.A. STONE, C.J. (1998) Classification and Regression Trees. Chapman & Hall/CRC, Boca Raton
- GARCIA, S., LUENGO, J., HERRERA, F. (2015) Data Preprocessing in Data Mining. Intelligent Systems Reference Library (72), Ed. Springer, Cham.
- HASTIE, T., TIBSHIRANI, R,, FRIEDMAN, J. (2001) The elements of Statistical Learning Data Mining, Inference and Prediction.
- JAMES, G., WITTEN, D., HASTIE, T., & TIBSHIRANI, R. (2013). An introduction to statistical learning with Applications in R. New York: Springer.
- KUHN, M., & JOHNSON, K. (2013). Applied predictive modeling (Vol. 26). New York: Springer.