Scikit Learn pipeline con Imputer, Scaler y PCA

Ejercicio de programación: Creación de pipelines básicos

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 16 minutos estimados 200 puntos de experiencia

Información adicional del ejercicio

Reto de creación de un pipeline básico en Python usando ScikitLearn.

Contenido del ejercicio

En este reto, crearás un pipeline básico usando ScikitLearn que realice una serie de transformaciones y finalmente entrene un modelo de clasificación sobre el conjunto de datos 'load_breast_cancer' proporcionado por ScikitLearn. El objetivo es evaluar tus habilidades en la construcción y el manejo de pipelines utilizando herramientas modernas de desarrollo de aprendizaje automático.

Carga de datos: Importe los datos usando load_breast_cancer() de sklearn.datasets.
División de datos: Divida los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba.
Creación del Pipeline: Siéntete libre de importar cualquier transformación adicional que consideres necesaria.
- Incluye las siguientes etapas: imputación de valores faltantes con SimpleImputer usando la mediana, estandarización con StandardScaler, un PCA de 3 componentes y un modelo de clasificación como LogisticRegression).
Entrenamiento: Ajusta el Pipeline utilizando el conjunto de entrenamiento.
Evaluación: Realiza predicciones sobre el conjunto de prueba y evalúa el modelo usando la métrica accuracy.
Resultado: Imprime la precisión del modelo.

El Pipeline debe estar construido de forma que los preprocesamientos se ejecuten en el orden correcto, preservando la integridad de los datos.

Lección relacionada

Este ejercicio está relacionado con la lección "Creación de pipelines básicos" 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.