Scikit-Learn: regresión lineal

Ejercicio de programación: Introducción a la regresión

Este ejercicio de programación está diseñado para poner a prueba tus conocimientos en ScikitLearn. Es un ejercicio de nivel intermedio que requiere conocimientos sólidos de la tecnología.

Tipo: Ejercicio de código 15 minutos estimados 300 puntos de experiencia

Información adicional del ejercicio

Desarrolla un notebook en Python que implemente un modelo de regresión lineal para predecir el precio de una vivienda en función de su superficie.

Contenido del ejercicio

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

Simula un dataset utilizando pandas donde cada muestra represente una vivienda, con dos columnas:
- superficie: número de metros cuadrados (valor numérico).
- precio: precio de la vivienda (valor continuo).
Entrena un modelo de regresión lineal (utilizando LinearRegression de Scikit-Learn) que relacione la superficie con el precio.
Realiza una predicción del precio para una vivienda con una superficie dada (por ejemplo, 75 m²) y muestra el valor predicho en pantalla.

Lección relacionada

Este ejercicio está relacionado con la lección "Introducción a la regresión" de ScikitLearn. Te recomendamos revisar la lección antes de comenzar.

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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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