Regresión con algoritmos de conjunto

Usa el estimador RandomForestRegressor de Scikit-Learn para predecir valores sobre el dataset de Diabetes de Scikit Learn. El objetivo es crear un modelo de regresión utilizando RandomForestRegressor para predecir la diabetes.

Carga el dataset

• Importa la función load_diabetes desde sklearn.datasets y carga los datos.
• Separa las características (X) y la variable objetivo (y).

Divide el conjunto de datos

• Usa train_test_split de sklearn.model_selection para dividir el dataset en entrenamiento y prueba, con un 20% de los datos para prueba.
• Usa un random_state de 42 para reproducibilidad.

Crea y entrena el modelo

• Crea una instancia del RandomForestRegressor con n_estimators=100 y random_state=42.
• Entrena el modelo con los datos de entrenamiento.

Realiza predicciones

• Usa el modelo entrenado para predecir los valores sobre el conjunto de prueba.

Evalúa el modelo

• Calcula y muestra el error cuadrático medio (MSE) en el conjunto de prueba usando mean_squared_error de sklearn.metrics.