Machine Learning con Scikit-Learn: algoritmos básicos y modelos de predicción.

El Machine Learning y Scikit-Learn

El Machine Learning es una disciplina que se enfoca en el estudio y construcción de algoritmos que pueden aprender de los datos disponibles y hacer predicciones o clasificar nuevos datos. Scikit-Learn es una librería de Python muy popular y poderosa que se enfoca en ofrecer implementaciones de Machine Learning de alta calidad, con una sintaxis amigable y una documentación detallada.

Categorías de Algoritmos en Scikit-Learn

Dentro de Scikit-Learn, hay una gran variedad de algoritmos de Machine Learning disponibles, pero todos ellos se pueden agrupar en dos categorías principales: los algoritmos de aprendizaje supervisado y los algoritmos de aprendizaje no supervisado.

• Aprendizaje Supervisado: Estos algoritmos se enfocan en aprender una relación entre una serie de características o variables de entrada y una variable de salida conocida, con el objetivo de poder predecir la variable de salida para nuevos datos. Entre los algoritmos de aprendizaje supervisado disponibles en Scikit-Learn se incluyen los árboles de decisión, las redes neuronales, los algoritmos de regresión lineal y los algoritmos de clasificación como SVM.

• Aprendizaje No Supervisado: Estos algoritmos se enfocan en encontrar patrones o estructuras en los datos sin tener una variable de salida conocida. Entre los algoritmos de aprendizaje no supervisado disponibles en Scikit-Learn se incluyen el clustering, la reducción de dimensionalidad y la detección de anomalías.

Contenido del Curso

En resumen, en este curso se enseñarán los algoritmos más comunes de aprendizaje supervisado y no supervisado de Scikit-Learn, junto con algunos modelos de predicción que se pueden construir con estos algoritmos. Además, se cubrirán temas como la selección de características, el preprocesamiento de datos y la evaluación de modelos, para garantizar que los estudiantes puedan aplicar estos conocimientos en problemas reales y obtener resultados precisos y útiles.

Ejemplo de Machine Learning con Scikit-Learn en un Negocio de Venta de Coches de Segunda Mano

Imaginemos que trabajamos en un negocio de venta de coches de segunda mano y disponemos de un conjunto de datos de ventas pasadas. Para predecir el precio de venta de un nuevo coche en función de sus características, podemos emplear Machine Learning con Scikit-Learn.

Pasos a seguir:

1. División de Datos: Primero, dividimos nuestros datos en dos conjuntos: uno para entrenamiento y otro para prueba.

2. Selección de Algoritmos: Luego, aplicamos diferentes algoritmos de Machine Learning, como regresión lineal o árboles de decisión, al conjunto de entrenamiento para generar un modelo de predicción.

3. Entrenamiento del Modelo: Entrenamos el modelo utilizando el conjunto de datos de entrenamiento, permitiendo que el algoritmo aprenda la relación entre las características del coche y su precio de venta.

4. Evaluación del Modelo: Una vez que tenemos el modelo entrenado, lo probamos en el conjunto de datos de prueba para evaluar qué tan bien se ajusta a nuevos datos. Utilizamos técnicas de evaluación, como el coeficiente de determinación R2, para medir la precisión del modelo.

5. Predicción de Precios: Finalmente, utilizamos nuestro modelo de predicción para estimar el precio de venta de un nuevo coche, teniendo en cuenta características como marca, modelo, año, kilometraje y estado.

Resumen:

En resumen, el Machine Learning con Scikit-Learn nos capacita para generar modelos de predicción basados en datos históricos, lo que nos ayuda a tomar decisiones más informadas en el futuro en cuanto a la fijación de precios de los coches de segunda mano.

Un ejemplo práctico de Machine Learning con Scikit-Learn en Python

Supongamos que queremos crear un modelo de Machine Learning que nos permita predecir el precio de una casa en función de su superficie y número de habitaciones. Para ello, podemos utilizar el conjunto de datos "Boston Housing" que se encuentra disponible en Scikit-Learn. Los pasos a seguir son los siguientes:

from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np

# Cargar el conjunto de datos Boston Housing
boston = fetch_openml(name='boston')


        

# Definir las variables predictoras (X) y la variable objetivo (y)
X = boston.data
y = boston.target
        

En este caso, las variables predictoras serán los valores de las columnas CRIM, RM y LSTAT del conjunto de datos, que representan la tasa de criminalidad en la zona, el número de habitaciones de la casa y el nivel socioeconómico de los residentes de la zona, respectivamente. La variable objetivo será el valor de la columna MEDV, que corresponde al valor medio de las viviendas en la zona.

# Dividir el conjunto de datos en conjunto de entrenamiento y conjunto de prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
        

# Crear el modelo de Machine Learning utilizando el algoritmo de Regresión Lineal
modelo = LinearRegression()
        

# Entrenar el modelo con el conjunto de datos de entrenamiento
modelo.fit(X_train, y_train)
        

# Realizar predicciones con el conjunto de datos de prueba
y_pred = modelo.predict(X_test)
        

# Evaluar la precisión del modelo utilizando el error cuadrático medio (MSE)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("MSE:", mse)
        

1. Cargar el conjunto de datos:
2. Definir las variables predictoras (X) y la variable objetivo (y):
3. Dividir el conjunto de datos en conjunto de entrenamiento y conjunto de prueba:
4. Crear el modelo de Machine Learning utilizando el algoritmo de Regresión Lineal:
5. Entrenar el modelo con el conjunto de datos de entrenamiento:
6. Realizar predicciones con el conjunto de datos de prueba:
7. Evaluar la precisión del modelo utilizando el error cuadrático medio (MSE):

Este sería un ejemplo práctico básico de cómo crear un modelo de predicción utilizando Machine Learning con Scikit-Learn en Python. Por supuesto, existen muchos otros algoritmos y técnicas que se pueden utilizar para crear modelos más complejos y precisos.