ScikitLearn: Clasificación KNN KNeighborsClassifier

Código
Avanzado
ScikitLearn
Curso de ScikitLearn
15 min
200 XP
Actualizado: 28/02/2025

Ejercicio de programación: Clasificación KNN KNeighborsClassifier

Este ejercicio de programación está diseñado para poner a prueba tus conocimientos en ScikitLearn. Es un ejercicio avanzado que pondrá a prueba tus conocimientos expertos.

Tipo: Ejercicio de código 15 minutos estimados 200 puntos de experiencia

Información adicional del ejercicio

En este ejercicio, prácticarás KNeighborsClassifier para clasificación con Scikit Learn.

Contenido del ejercicio

En este reto vas a implementar un clasificador de especies de flores utilizando el algoritmo K-Vecinos más cercanos (KNeighborsClassifier) de Scikit Learn. Trabajarás con el famoso Iris Dataset, que está disponible en sklearn.datasets y que contiene mediciones de distintas características de flores junto con las especies correspondientes.

Carga de datos:

  • Utiliza el módulo datasets de Scikit Learn para cargar el Iris Dataset.
  • Divide el conjunto de datos en un 80% para entrenamiento y un 20% para pruebas.

Preprocesamiento:

  • Escala las características utilizando StandardScaler para garantizar que todas tengan igual importancia durante el cálculo de distancias.

Modelo KNeighborsClassifier:

  • Crea una instancia de KNeighborsClassifier usando n_neighbors=5.
  • Entrena el modelo con el conjunto de entrenamiento.

Evaluación:

  • Realiza predicciones sobre el conjunto de prueba.
  • Calcula y muestra la precisión del modelo en el conjunto de prueba. Utiliza la métrica accuracy_score de Scikit Learn.

Lección relacionada

Este ejercicio está relacionado con la lección "Clasificación KNN KNeighborsClassifier" 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 }
Código completo
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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.