Ejercicio de programación: Análisis de sentimiento
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.
Información adicional del ejercicio
Enunciado de un reto para análisis de sentimientos en Scikit-Learn.
Contenido del ejercicio
En este reto, se utilizará Scikit-Learn para desarrollar un modelo de análisis de sentimiento aplicando técnicas de preprocesamiento y vectorización de texto.
Usarás un conjunto de datos para entrenar y evaluar el modelo y seguirás un flujo de trabajo para convertire los textos en vectores numéricos, aplicar modelos de clasificación y medir su desempeño.
Carga de datos: Utiliza el conjunto de datos de "Movie Reviews" disponible en la librería nltk.corpus de NLTK. Descarga los datos necesarios y extrae las opiniones.
Preprocesamiento: Implementa funciones para manejar negaciones y normalizar repetiticiones. Utiliza herramientas como nltk para tokenizar, y regex para transformar el texto para que el modelo lo entienda mejor.
Vectorización: Convierte los textos usando TfidfVectorizer de Scikit-Learn. Configura el vectorizador para capturar n-gramas y aplica preprocesamiento personalizado.
División del dataset: Separa el dataset en entrenamiento y prueba usando train_test_split con un 80% de datos para entrenamiento.
Creación del modelo: Aplica el modelo de MultinomialNB de Scikit-Learn para clasificar los textos en positivos y negativos.
Entrenamiento del modelo: Ajusta el modelo con los datos de entrenamiento.
Evaluación: Mide el rendimiento del modelo utilizando precisión (accuracy_score) y genera un reporte de clasificación con classification_report.
Predicción: Utiliza el modelo para predecir la polaridad de nuevas reseñas de películas que no estén en el set de entrenamiento.
Programa el código en tu entorno local y pégalo en nuestro editor para evaluarlo.
Lección relacionada
Este ejercicio está relacionado con la lección "Análisis de sentimiento" 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.
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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.