Scikit-Learn: Métricas de Clasificación

Ejercicio de programación: Métricas de clasificación

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 30 minutos estimados 200 puntos de experiencia

Información adicional del ejercicio

En este desafío se evaluarán las métricas de clasificación en Scikit-Learn.

Contenido del ejercicio

En este reto, debes implementar un modelo de clasificación utilizando Scikit-Learn y evaluar su rendimiento utilizando métricas específicas para analizar su capacidad predictiva. Te enfocarás en la creación de una matriz de confusión y el cálculo de precisión, recall y F1-score para verificar la calidad del modelo.

Carga de Datos: Utiliza el conjunto de datos iris proporcionado por Scikit-Learn. Accede a él con la función load_iris que proporciona el dataset ya particionado en datos y etiquetas.

División del conjunto de fatos: Separa los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba utilizando train_test_split. Utiliza un tamaño del 30% para el conjunto de prueba y asegúrate de reproducir los resultados con un random_state de 42.

Modelo de clasificación: Crea y entrena un modelo de clasificación utilizando RandomForestClassifier del módulo ensemble de Scikit-Learn. No realices modificaciones en el hiperparámetro estándar.

Predicciones: Usa el modelo entrenado para realizar predicciones en el conjunto de prueba.

Evaluación del modelo:

Calcula la matriz de confusión para las etiquetas de prueba utilizando confusion_matrix.
Evalúa las métricas de accuracy, precisión, recall y F1-Score para cada clase utilizando classification_report. Asegúrate de imprimir este reporte para una visualización clara.

Visualización: Realiza una visualización gráfica de la matriz de confusión utilizando ConfusionMatrixDisplay y matplotlib. Ajusta la visualización para que sea clara y legible, usando la colormap Blues o viridis.

Lección relacionada

Este ejercicio está relacionado con la lección "Métricas de clasificación" de ScikitLearn. Te recomendamos revisar la lección antes de comenzar.

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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 );

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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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.