Curso ScikitLearn

Scikit-learn es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto para el lenguaje de programación Python. Proporciona herramientas simples y eficientes para el análisis y la minería de datos. Scikit-learn está construido sobre NumPy, SciPy y matplotlib, lo que le permite integrarse fácilmente con otras bibliotecas científicas y matemáticas.

Características principales de scikit-learn:

• Modelos de aprendizaje supervisado: Incluye algoritmos para clasificación y regresión, como máquinas de soporte vectorial (SVM), regresión logística, árboles de decisión, bosques aleatorios, k-vecinos más cercanos (KNN), entre otros.
• Modelos de aprendizaje no supervisado: Proporciona herramientas para clustering (agrupamiento), como k-means, jerárquico y DBSCAN, así como para reducción de dimensionalidad, como análisis de componentes principales (PCA) y análisis discriminante lineal (LDA).
• Evaluación de modelos: Ofrece métricas para evaluar el rendimiento de los modelos, como precisión, recall, F1-score, curvas ROC y AUC, y técnicas de validación cruzada para evaluar la generalización de los modelos.
• Preprocesamiento de datos: Incluye funciones para la normalización, estandarización, imputación de valores faltantes, codificación de variables categóricas, y selección de características.
• Pipeline: Permite encadenar múltiples transformaciones y modelos en un solo flujo de trabajo, facilitando el manejo y la evaluación de diferentes etapas del procesamiento de datos.
• Optimización de hiperparámetros: Proporciona herramientas para buscar y ajustar los mejores parámetros para los modelos mediante técnicas como GridSearchCV y RandomizedSearchCV.