ScikitLearn: Clasificación con algoritmos de conjunto

Código
Experto
ScikitLearn
Curso de ScikitLearn
30 min
300 XP
Actualizado: 28/02/2025

Ejercicio de programación: Clasificación con algoritmos de conjunto

Este ejercicio de programación está diseñado para poner a prueba tus conocimientos en ScikitLearn. Es un ejercicio para expertos que requiere un dominio completo de la tecnología.

Tipo: Ejercicio de código 30 minutos estimados 300 puntos de experiencia

Información adicional del ejercicio

Crea un modelo de "RandomForestClassifier" para predecir especies iris.

Contenido del ejercicio

Utiliza el conjunto de datos Iris disponible en Scikit-Learn para desarrollar un modelo de RandomForestClassifier que clasifique la especie de las flores de acuerdo con sus características.

Instrucciones

  • Carga del conjunto de datos: Utiliza la función load_iris() de Scikit-Learn para obtener las características y etiquetas del conjunto de datos.
  • División de datos: Separa el conjunto de datos en un 70% para entrenamiento y 30% para prueba.
  • Creación del modelo: Instancia un RandomForestClassifier con al menos 100 estimadores.
  • Entrenamiento: Ajusta el modelo utilizando el conjunto de entrenamiento.
  • Predicción: Predice las etiquetas del conjunto de prueba.
  • Evalúa la precisión: Calcula y muestra la precisión del modelo sobre el conjunto de prueba.

Lección relacionada

Este ejercicio está relacionado con la lección "Clasificación con algoritmos de conjunto" de ScikitLearn. Te recomendamos revisar la lección antes de comenzar.

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Alan Sastre - Autor del ejercicio

Alan Sastre

Ingeniero de Software y formador, CEO en CertiDevs

Ingeniero de software especializado en Full Stack y en Inteligencia Artificial. Como CEO de CertiDevs, ScikitLearn es una de sus áreas de expertise. Con más de 15 años programando, 6K seguidores en LinkedIn y experiencia como formador, Alan se dedica a crear ejercicios prácticos y contenido educativo de calidad para desarrolladores de todos los niveles.

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 );
5
6 // Aplicar técnica de dos punteros
7 let left = 0 , right = sorted . length - 1 ;
8 const result = [];
9
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 }
21
22 return result ;
23 }
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Ejercicios de programación en ScikitLearn: Práctica y Certificación

Los ejercicios de programación son fundamentales para dominar ScikitLearn. Este ejercicio está diseñado para poner a prueba tus conocimientos prácticos y ayudarte a consolidar lo aprendido en las lecciones teóricas. La práctica constante con ejercicios de programación es la clave para convertirte en un desarrollador experto.

¿Por qué resolver ejercicios de programación?

Resolver ejercicios de programación en ScikitLearn te permite:

  • Aplicar conocimientos teóricos: Poner en práctica los conceptos aprendidos en las lecciones de ScikitLearn.
  • Identificar áreas de mejora: Descubrir qué conceptos necesitas reforzar en tu aprendizaje de ScikitLearn.
  • Prepararte para certificaciones: Los ejercicios te preparan para obtener certificados profesionales en ScikitLearn.
  • Mejorar tu perfil profesional: Demostrar tus habilidades prácticas en ScikitLearn.

Metodología de aprendizaje

Nuestros ejercicios de programación están diseñados siguiendo una metodología probada de aprendizaje progresivo. Cada ejercicio en ScikitLearn está cuidadosamente estructurado para llevar tus habilidades al siguiente nivel. Comenzamos con conceptos fundamentales y avanzamos gradualmente hacia desafíos más complejos que reflejan situaciones reales del desarrollo de software profesional.

Certificación y validación de conocimientos

Al completar ejercicios de programación, no solo mejoras tus habilidades técnicas, sino que también puedes obtener certificados que validan tu expertise en ScikitLearn. Estos certificados son reconocidos por empresas y pueden ser una gran adición a tu perfil profesional de LinkedIn o tu CV como desarrollador.

Los ejercicios están alineados con los estándares de la industria y cubren desde conceptos básicos hasta técnicas avanzadas de programación en ScikitLearn. Cada ejercicio incluye casos de prueba y ejemplos prácticos que te ayudarán a comprender mejor cómo aplicar lo aprendido en proyectos reales.

Nota: Para obtener el máximo beneficio de este ejercicio de programación, te recomendamos revisar primero las lecciones relacionadas de ScikitLearn y asegurarte de comprender los conceptos básicos antes de intentar resolver el ejercicio.