Python

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

Ajuste de los hiperparámetros de un estimador

¿Qué son los hiperparámetros? Los hiperparámetros son parámetros que no se aprenden directamente dentro de los estimadores. En scikit-learn, se pasan como argumentos al constructor de las clases. …

Evaluación de modelos para pronosticar

Al desarrollar modelos de aprendizaje automático, generalmente se comparan varios modelos durante la fase de construcción. Luego, se estiman los rendimientos de esos modelos y se selecciona el modelo …

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