Ejercicio de introducción a la regresión en Python

Ejercicio de programación: Reto primer modelo de regresión

Este ejercicio de programación está diseñado para poner a prueba tus conocimientos en Scikit Learn. Es un ejercicio de nivel intermedio que requiere conocimientos sólidos de la tecnología.

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

Información adicional del ejercicio

Identificar cuándo usar regresión vs clasificación y crear un ejemplo simple de problema de regresión con valores continuos.

Contenido del ejercicio

Debes completar dos tareas relacionadas con la comprensión conceptual de la regresión:

Tarea 1: Identificación de problemas Analiza los siguientes escenarios y determina si requieren regresión o clasificación. Para cada caso, justifica tu respuesta indicando si se predice un valor continuo (regresión) o una categoría discreta (clasificación):

Predecir el precio de venta de un automóvil usado
Determinar si un email es spam o no spam
Estimar la temperatura máxima del próximo martes
Clasificar una imagen como perro, gato o pájaro
Predecir los ingresos anuales de una persona

Tarea 2: Crear un modelo de regresión simple Implementa un modelo de regresión lineal que prediga el precio de una casa basándose únicamente en su superficie en metros cuadrados. Utiliza los datos proporcionados en la plantilla, entrena el modelo y realiza una predicción para una casa de 120 metros cuadrados.

Debes completar las funciones identificar_tipo_problema() que devuelva una lista con las respuestas ('regresión' o 'clasificación') y crear_modelo_regresión() que entrene el modelo y devuelva la predicción solicitada.

Recuerda que en regresión predecimos valores numéricos continuos (como precios, temperaturas, distancias), mientras que en clasificación predecimos categorías o clases discretas (como tipos, estados, grupos).

Lección relacionada

Este ejercicio está relacionado con la lección "Introducción a la regresión" de Scikit Learn. Te recomendamos revisar la lección antes de comenzar.

Ver lección relacionada

Más ejercicios de Scikit Learn

Explora más ejercicios de programación en Scikit Learn para mejorar tus habilidades y obtener tu certificación.

Ver más ejercicios de Scikit Learn

Explora el curso completo de Scikit Learn

Descubre más contenido de Scikit Learn con lecciones, ejercicios y módulos organizados para tu aprendizaje.

Módulo: Regresión

Ver todas las lecciones y ejercicios de este módulo

Lecciones de Scikit Learn

Aprende los conceptos fundamentales con tutoriales detallados

Ejercicios de Scikit Learn

Practica con más ejercicios de programación

Módulos de Scikit Learn

Explora todos los módulos del curso organizados por temas

Curso completo de Scikit Learn

Ver el temario completo con todos los contenidos del curso

Todas las tecnologías

Explora todos los cursos de programación disponibles

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, Scikit Learn 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 Scikit Learn

Contenido bloqueado

¡Desbloquea la solución completa!

Completa el ejercicio de programación en Scikit Learn para acceder a la solución paso a paso, explicaciones detalladas y mejores prácticas.

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 }

Código completo

Explicaciones

Mejores prácticas

+1.200 developers han resuelto este ejercicio de programación

Practica con ejercicios de programación en Scikit Learn

Mejora tus habilidades con cientos de ejercicios de práctica, recibe retroalimentación instantánea y obtén tu certificación cuando estés listo.

Asistente de IA

Aprende de tus errores

Progreso

Mide tu avance

Certificación

Valida tus habilidades

Ver curso completo

Ejercicios de programación en Scikit Learn: Práctica y Certificación

Los ejercicios de programación son fundamentales para dominar Scikit Learn. 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 Scikit Learn te permite:

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

Metodología de aprendizaje

Nuestros ejercicios de programación están diseñados siguiendo una metodología probada de aprendizaje progresivo. Cada ejercicio en Scikit Learn 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 Scikit Learn. 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 Scikit Learn. Cada ejercicio incluye casos de prueba y ejemplos prácticos que te ayudarán a comprender mejor cómo aplicar lo aprendido en proyectos reales.