ScikitLearn: Introducción a pipelines

Código
Avanzado
ScikitLearn
Curso de ScikitLearn
30 min
200 XP
Actualizado: 28/02/2025

Ejercicio de programación: Introducción a pipelines

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

Creación de un pipeline con Scikit-Learn.

Contenido del ejercicio

En este reto, crearás un Pipeline en Scikit-Learn para preprocesar datos y entrenar un modelo de clasificación. Utilizarás el conjunto de datos load_wine disponible en sklearn.datasets, que contiene medidas asociadas a tres tipos de vino. El objetivo es predecir la clase de vino a partir de sus características. Implementarás un Pipeline que escale los datos y emplee un modelo de clasificación basado en KNeighborsClassifier. Asegúrate de que las transformaciones se apliquen correctamente tanto en entrenamiento como en predicciones finales.

  1. Carga el conjunto de datos load_wine utilizando la función correspondiente de sklearn.datasets.
  2. Divide los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba (70% entrenamiento, 30% prueba), utilizando train_test_split. Establece random_state en 42 para reproducibilidad.
  3. Define un Pipeline que incluya los siguientes pasos:
    • StandardScaler: para estandarizar las características de los datos.
    • KNeighborsClassifier: como modelo de clasificación para predecir la clase de vino.
  4. Entrena el Pipeline utilizando los datos de entrenamiento.
  5. Realiza predicciones sobre los datos de prueba y reporta la precisión del modelo.

Lección relacionada

Este ejercicio está relacionado con la lección "Introducción a pipelines" de ScikitLearn. Te recomendamos revisar la lección antes de comenzar.

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Alan Sastre - Autor del ejercicio

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 );
5
6 // Aplicar técnica de dos punteros
7 let left = 0 , right = sorted . length - 1 ;
8 const result = [];
9
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 }
21
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.

Nota: Para obtener el máximo beneficio de este ejercicio de programación, te recomendamos revisar primero las lecciones relacionadas de ScikitLearn y asegurarte de comprender los conceptos básicos antes de intentar resolver el ejercicio.