Scikit-Learn

Support Vector Machines (SVM)

Clasificación y principales características Más comúnmente se utilizan para tareas de clasificación, aunque también se adaptan a problemas de regresión y de detección de valores atípicos. Modelos de …

SVM - Práctica de regresión con SVR

python import pandas as pd from sklearn.svm import SVR from sklearn.model_selection import GridSearchCV, train_test_split python df = …

SVM - Práctica de clasificación con SVC

python from sklearn.datasets import load_digits import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import …

SVM - Práctica de clasificación con SVC (caso sencillo)

python import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import SVC python x_coord = [1, 0.5, 2, 1.5, 6, 7, 7.75, 9] y_coord = [4, 0.5, 3, 2.5, 9, 10, 9.5, 8.5] y = np.array([0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1]) …

Reducción de dimensionalidad

La reducción de la dimensionalidad es una de las técnicas básicas de preprocesado de datos, que consiste en la reducción del número de variables.

Nearest Neighbors

Clasificación y principales características El algoritmo KNN es: De clasificación, principalmente, aunque también se adapta a problemas de regresión: si las etiquetas de los datos de entrenamiento son …

Nearest Neighbors - Práctica de regresión

python from sklearn import datasets from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor from sklearn.model_selection import GridSearchCV, train_test_split import pandas as pd python diabetes = …

Nearest Neighbors - Práctica de clasificación

python import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets, neighbors from sklearn.model_selection import train_test_split python iris = …

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 …

Decision Trees

Clasificación y principales características Un modelo de árbol de decisión es:

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