Scikit Learn programar clasificación texto NLP

Ejercicio de programación: Clasificación de Texto con Scikit Learn

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

Construye un clasificador Naive Bayes para datos de texto desbalanceados usando Scikit-Learn.

Contenido del ejercicio

En este reto, tendrás que construir un clasificador Naive Bayes multinomial para identificar categorías de texto a partir de un conjunto de datos desbalanceado. Identificar correctamente las clases con menor frecuencia es crucial para mejorar el rendimiento del modelo, por lo que te proporcionamos un dataset que podrás utilizar para aplicar técnicas de balanceo de clases mediante Scikit-Learn.

Utilizaremos el dataset de noticias 20 Newsgroups de Scikit-Learn, particularmente las categorías 'sci.space' y 'rec.sport.baseball'. Este dataset ya está desbalanceado y es ideal para el reto.

Carga del dataset:

Utiliza la función fetch_20newsgroups de Scikit-Learn para cargar las categorías mencionadas.

Division y vectorización:

Divide el dataset en conjuntos de entrenamiento y prueba asegurando la proporción adecuada de las clases.
Vectoriza los documentos de texto usando el vectorizador TF-IDF.

Preprocesamiento de datos desbalanceados:

Maneja el desbalanceo de clases ajustando los pesos de las clases o mediante técnicas de sobremuestreo como SMOTE o RandomOverSampler de imblearn.

Creación yentrenamiento del modelo:

Implementa un clasificador Naive Bayes Multinomial sobre los datos procesados.

Predicción y evaluación del modelo:

Realiza predicciones sobre el conjunto de prueba y evalúa el modelo usando el F1-score ponderado.

Resultados:

Presenta el F1-score obtenido y justifica la eficacia de las técnicas utilizadas para manejar el desbalance de clases.

Lección relacionada

Este ejercicio está relacionado con la lección "Clasificación de Texto con Scikit Learn" 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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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.