Scikit Learn aprendizaje supervisado clasificación

Descripción

Crea un ejercicio práctico sobre clasificación con Scikit-Learn.

Realiza una clasificación multiclase sobre el dataset iris incluido en Seaborn.

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1. Cargar los datos:

Utiliza el conjunto de datos iris disponible en la biblioteca Seaborn.
Importa Seaborn y carga los datos utilizando sns.load_dataset("iris").

2. Dividir los datos:

Divide el conjunto de datos en conjuntos de entrenamiento y prueba en una proporción adecuada (por ejemplo, 80% entrenamiento, 20% prueba).

3. Entrenar un modelo de clasificación:

Utiliza el algoritmo de regresión logística.
Ajusta los parámetros del modelo según sea necesario.

4. Evaluar el modelo:

Calcula la exactitud del modelo en el conjunto de prueba.
Genera una matriz de confusión para identificar las tasas de error por categoría.

Solución al ejercicio de programación en ScikitLearn

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solution.js

JavaScript

1 function solveChallenge ( input ) {

2 // Algoritmo optimizado O(n log n)

3 const data = parseInput ( input );

4 const sorted = data . sort (( a , b ) => a - b );

6 // Aplicar técnica de dos punteros

7 let left = 0 , right = sorted . length - 1 ;

8 const result = [];

10 while ( left < right ) {

11 const sum = sorted [ left ] + sorted [ right ];

12 if ( sum === target ) {

13 result . push ([ sorted [ left ], sorted [ right ]]);

14 left ++; right --;

15 } else if ( sum < target ) {

16 left ++;

17 } else {

18 right --;

19 }

20 }

22 return result ;

23 }

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