Mostrando elementos de Python

Métricas de evaluación de modelos

Modelos de regresión Puntuación de varianza explicada La varianza explicada (explained variance score) mide la proporción en la que un modelo matemático explica la variación (dispersión) de un …

Medidas de centralidad y dispersión

Jeshua Romero Guadarrama
10 Min para leer
29 May, 2021
- Python
- Estadística

Librerías de estadística en Python En Python, hay varias librerías con módulos de estadística. A continuación, enumeramos algunas de ellas:

JSON

Jeshua Romero Guadarrama
7 Min para leer
25 May, 2021
- Python
- Pandas

JSON (JavaScript Object Notation) es un formato de datos muy utilizado para representar datos estructurados. En Python, el formato JSON se almacena como un string, por ejemplo:

Funcionalidades de series temporales

Jeshua Romero Guadarrama
4 Min para leer
21 May, 2021
- Python
- Pandas

La librería de estándar de Python cuenta con el módulo datetime, que nos permite trabajar con fechas y horas.

Funcionalidades de resumen de DataFrames

Jeshua Romero Guadarrama
6 Min para leer
17 May, 2021
- Python
- Pandas

python import pandas as pd python file_path = "C:/Users/user/Desktop/adult.data" col_names = ["age", "workclass", "fnlwgt", "education", …

Fechas y horas con NumPy

Jeshua Romero Guadarrama
2 Min para leer
13 May, 2021
- Python
- Num py

numpy.datetime64 Información El tipo de datos que hace referencia a fechas y horas en NumPy se llama datetime64. La forma más básica de crear fechas y horas es a partir de cadenas de texto en formato …

Estructuras de datos y lectura de archivos

Jeshua Romero Guadarrama
11 Min para leer
09 May, 2021
- Python
- Pandas

Carga de la librería pandas Generalmente, para importar cualquier librería escribimos la palabra import seguida del nombre de la librería y, además, le ponemos un alias para después utilizarla con …

Escalado y normalización de variables

Jeshua Romero Guadarrama
3 Min para leer
05 May, 2021
- Python
- Preprocesamiento

Estandarización Xescalada = (X - Xmedia)/Xstd python from sklearn import preprocessing import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt Con preprocessing.scale() python X_train = np.array([[ 1., …

Ensemble methods - Práctica

python from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import …

Ejercicio - Fechas y Horas - Solución

Jeshua Romero Guadarrama
5 Min para leer
27 Apr, 2021
- Python
- Pandas

Ejercicio 1. Descarga los datos de https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00271/ 2. Carga los datos anteriores en un dataframe correctamente formateado. Debe quedar algo así: