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Modelos de Analítica y diferencias (Ver vídeo)

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Scoring Bancario:  Es un modelo supervisado de predicción bancario, especialmente para otorgar créditos.
Churn:  Modelo supervisado que permite predecir será cuál es el cliente más probable de retiro de la compañía

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El objetivo es llegar a un modelo parsimonioso que no sea tan específico, ni tan general, sino un un intermedio entre la clase 1 y clase 2.
pruning: Método de depuración de variables.

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1. MODELO DE REGRESIÓN
Los Modelos de Regresión buscan establecer una relación entre una variable dependiente y una o varias variables independientes
Regresión Lineal: Su objetivo encontrar los valores de los parámetros que creen una recta que pase lo más cerca posible de una nube de puntos. (Video Regresión Software R)

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2. ÁRBOLES DE DECISIÓN: Sí es una variable dependiente cuantitativa se denomina Árbol de Regresión y sí la variable cualitativa se refiere a un Árbol de Clasificación.

3. NAÏVE BAYE: probabilidad de posibles resultados. Naive Bayes utiliza datos históricos para encontrar asociaciones y relaciones y hacer predicciones.

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4. MODELO SVM
5. MODELO FOREST

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Modelo que describe todo el comportamiento de las variables dependientes. Dado que en estos casos no existe una variable independiente