Ejercicio: Regresión con DecisionTreeRegressor en Scikit-learn

Ejercicio de programación: Regresión con árboles DecisionTreeRegressor

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

Un reto de regresión utilizando DecisionTreeRegressor.

Contenido del ejercicio

En este reto, vas a implementar un modelo de regresión usando DecisionTreeRegressor de Scikit-learn para predecir el precio de viviendas. Utilizarás el dataset de Boston Housing proporcionado por sklearn.datasets y evaluarás el rendimiento del modelo aplicado. Observa cómo se ajusta un DecisionTreeRegressor al conjunto de datos y cómo se evalúa su rendimiento con métricas de regresión.

Carga de datos: Utiliza el dataset load_diabetes de sklearn.datasets. Separa sus características (X) y su variable objetivo (y).
División del conjunto de datos: Divide los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba usando un 80/20.
Creación del modelo: Configura un DecisionTreeRegressor con un límite de depth=5 y random_state=42.
Entrenamiento del modelo: Ajusta el modelo a los datos de entrenamiento.
Predicción: Realiza predicciones sobre el conjunto de prueba.
Evaluación del modelo: Calcula y muestra métricas como el error cuadrático medio (MSE) y el coeficiente de determinación (R²) y la MAE.
Visualización del árbol: Genera un diagrama del árbol de decisión utilizando plot_tree para interpretabilidad.

Lección relacionada

Este ejercicio está relacionado con la lección "Regresión con árboles DecisionTreeRegressor" 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.