Scikit-Learn: maneja datos desbalanceados

Descripción

Desarrolla un notebook en Python que demuestre cómo manejar datos desbalanceados mediante la estratificación y el ajuste de pesos de clases en un modelo de clasificación.

Crea un archivo .ipynb desde cero que realice lo siguiente:

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Genera un dataset desbalanceado utilizando la función make_classification de Scikit-Learn, donde una clase represente aproximadamente el 90 % de las muestras y la otra el 10 %.
Divide el dataset en conjuntos de entrenamiento y prueba utilizando train_test_split, asegurándote de que la partición se realice de manera estratificada (usando el parámetro stratify) y fija una semilla con random_state (por ejemplo, 42) para la reproducibilidad.
Entrena un modelo de clasificación (por ejemplo, RandomForestClassifier) configurado con el parámetro class_weight='balanced' para mitigar el desbalance de clases.
Muestra en pantalla:
- La distribución de clases en los conjuntos de entrenamiento y prueba (usando, por ejemplo, value_counts(normalize=True)).
- Una métrica de evaluación (como la exactitud o el F1-score) en el conjunto de prueba.

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 );

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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