Scikit-Learn

Decision Trees - Práctica de regresión

python from sklearn import datasets import graphviz from sklearn import tree from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.model_selection import train_test_split import pandas as pd …

Decision Trees - Práctica de clasificación

python from sklearn import datasets from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn import tree from sklearn.model_selection import GridSearchCV import pandas as pd python iris = …

Clustering

Clasificación Objetivo Clustering en Scikit-Learn La agrupación de datos sin etiquetar se puede realizar con el módulo sklearn.cluster, el cual cuenta con varios métodos diferentes:

Clustering - KMeans - Práctica inicial

python import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np python X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [10, 2], [10, 4], [10, 0]]) python df = …

Clustering - KMeans Elbow method - Práctica con dataset IRIS

python from sklearn import datasets from sklearn.cluster import KMeans import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt python iris = datasets.load_iris() python iris.feature_names ['sepal …

Clustering - Agglomerative clustering - Práctica

python import pandas as pd from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering python file_datapath = "C:/Users/user/Desktop/water-treatment.data" df = pd.read_csv(file_datapath) df

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