Scikit Learn: ejercicio código datasets

Ejercicio de programación: Introducción e instalación de Scikit Learn

Este ejercicio de programación está diseñado para poner a prueba tus conocimientos en ScikitLearn. Es un ejercicio básico perfecto para principiantes que están aprendiendo los fundamentos.

Tipo: Ejercicio de código 10 minutos estimados 300 puntos de experiencia

Información adicional del ejercicio

Desarrolla un script en Python que verifique la versión de Scikit-Learn, cargue el dataset Iris, estandarice sus características, lo divida en entrenamiento y prueba, y muestre las dimensiones de cada conjunto.

Contenido del ejercicio

Crea un archivo .ipynb que ejecute los siguientes pasos:

Importe la biblioteca Scikit-Learn y verifique su versión instalada, mostrando la versión en pantalla.
Carga el dataset Iris mediante el módulo sklearn.datasets y muestra sus dimensiones (número de muestras y características)

Lección relacionada

Este ejercicio está relacionado con la lección "Introducción e instalación" de ScikitLearn. Te recomendamos revisar la lección antes de comenzar.

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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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