Scikit Learn series temporales con lag features

Ejercicio de programación: Introducción al análisis de series temporales

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 200 puntos de experiencia

Información adicional del ejercicio

En este reto aplicarás conocimientos básicos de series temporales usando Scikit-Learn y un dataset de ejemplo.

Contenido del ejercicio

En este reto utilizarás un modelo de regresión para predecir valores futuros de una serie temporal generada a partir de datos disponibles.

Carga del dataset: Utiliza el dataset california_housing de Scikit-Learn que contiene información sobre precios de viviendas en California.
Preparación de datos:
- Usa solo la columna MedInc como variable temporal para simular una serie temporal.
- Genera variables de retraso (lags) usando las filas anteriores como características, usa el método shift de Pandas.
División de datos: Separa los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba, respetando la secuencia temporal.
Desarrollo del modelo: Entrena un modelo de regresión que prediga el siguiente valor de la serie temporal usando las características generadas.
Evaluación: Calcula e imprime el error cuadrático medio (MSE) del modelo y visualiza tanto las predicciones como los valores reales de la serie temporal usando un gráfico.
Predicción final: Realiza una predicción de un potencial valor futuro usando las últimas observaciones como entrada.

Lección relacionada

Este ejercicio está relacionado con la lección "Introducción al análisis de series temporales" 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.