Scikit Learn: Regresión KNN con KNeighborsRegressor

Ejercicio de programación: Regresión KNN KNeighborsRegressor

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 15 minutos estimados 300 puntos de experiencia

Información adicional del ejercicio

Aprende a implementar un modelo K-neighbors regressor en Scikit Learn con un proyecto práctico de regresión.

Contenido del ejercicio

En este ejercicio, deberás implementar un modelo de regresión usando el algoritmo K-neighbors regressor de Scikit Learn. Además, se solicita que expliques brevemente en comentarios cada paso que realicéis en el código. Sigue los pasos establecidos para obtener un modelo funcional de predicción.

Carga de datos: Crea un conjunto de datos sintético para la regresión usando una función de la biblioteca de Scikit Learn, como make_regression.

División del conjunto de datos: Divide los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba utilizando train_test_split. Asigna 80% para entrenamiento y 20% para prueba.

Creación del modelo:

Usa la clase KNeighborsRegressor de Scikit Learn para crear un modelo de regresión.
Configura el modelo para considerar 7 vecinos (n_neighbors).

Ajuste y predicción:

Entrena el modelo con los datos de entrenamiento.
Predice los valores sobre el conjunto de prueba.

Evaluación del modelo:

Calcula el error cuadrático medio (MSE), la MAE y el coeficiente de determinación R² de tus predicciones sobre el conjunto de prueba.

Documentación del código: Incluye comentarios claros para cada paso del proceso.

Asegúrate de que todas las características estén adecuadamente escaladas y tratadas.
Utiliza las bibliotecas y funciones de Scikit Learn donde sea necesario.

Lección relacionada

Este ejercicio está relacionado con la lección "Regresión KNN KNeighborsRegressor" 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.

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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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.