Machine learning con scikit-learn

Aprendizaje supervisado con scikit-learn

George Boorman

Core Curriculum Manager, DataCamp

¿Qué es el machine learning?

  • El machine learning es el proceso mediante el cual:
    • Se da a los ordenadores la capacidad de aprender a tomar decisiones a partir de datos
    • ¡Sin haber sido programados explícitamente!
Aprendizaje supervisado con scikit-learn

Ejemplos de machine learning

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Aprendizaje no supervisado

  • Descubrir patrones ocultos a partir de datos no etiquetados

  • Ejemplo:

    • Agrupar a los clientes en categorías distintas (agrupación en clústeres)

análisis de clústeres

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Aprendizaje supervisado

  • Los valores previstos son conocidos

  • Objetivo: predecir los valores objetivo de los datos no vistos, dadas las características

 

características y variables objetivo

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Tipos de aprendizaje supervisado

  • Clasificación: la variable objetivo consta de categorías

atm

  • Regresión: la variable objetivo es continua

 

propiedades

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Convenciones de denominación

  • Característica = variable predictora = variable independiente

  • Variable objetivo = variable dependiente = variable de respuesta

 

características y variables objetivo

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Antes de utilizar el aprendizaje supervisado

  • Requisitos:
    • Que no falten valores
    • Que los datos estén en formato numérico
    • Que los datos estén almacenados en un DataFrame de pandas o en una matriz de NumPy

 

  • Hay que realizar primero el análisis exploratorio de datos (AED)
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Sintaxis scikit-learn

from sklearn.module import Model

model = Model()

model.fit(X, y)

predictions = model.predict(X_new)

print(predictions)

array([0, 0, 0, 0, 1, 0])
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¡Vamos a practicar!

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