Scikit Learn Pipelines con GridSearchCV

Ejercicio de programación: Preprocesamiento de datos con pipelines

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.

Tipo: Ejercicio de código 10 minutos estimados 200 puntos de experiencia

Información adicional del ejercicio

Preprocesamiento con pipeline en Scikit-Learn

Contenido del ejercicio

Utilizando Scikit-Learn, el objetivo de este reto es aplicar preprocesamiento de escalado y transformación a datos utilizando un pipeline. Los participantes deben construir un pipeline que integre estos pasos y finalmente aplicar un modelo para evaluación.

Para este reto, trabajaremos con el conjunto de datos de "Iris" que podemos cargar utilizando el módulo datasets de Scikit-Learn.

Utiliza el método load_iris() de sklearn.datasets para cargar el conjunto de datos Iris.

Divide el conjunto de datos en datos de entrenamiento y prueba utilizando una proporción de 80/20. Utiliza train_test_split para este propósito.

Define un pipeline que incluya los siguientes pasos:

Un SimpleImputer con la mediana
Un MinMaxScaler para escalar las características.
Un PowerTransform o QuantileTransform para transformar las distribuciones de los datos y hacerlas más normales.

Añade al pipeline un modelo de clasificación LogisticRegression con los parámetros por defecto.

Entrena el pipeline utilizando los datos de entrenamiento.

Evalúa la eficacia del modelo utilizando la métrica de precisión en los datos de prueba y muestra los resultados.

Implementa un paso adicional en el pipeline empleando GridSearchCV para ajustar los hiperparámetros de C de LogisticRegression en el rango [0.01, 0.1, 1, 10, 100].

Lección relacionada

Este ejercicio está relacionado con la lección "Preprocesamiento de datos con pipelines" 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.