Descripción
En este reto aplicarás conocimientos básicos de series temporales usando Scikit-Learn y un dataset de ejemplo.
En este reto utilizarás un modelo de regresión para predecir valores futuros de una serie temporal generada a partir de datos disponibles.
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- 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.
- Usa solo la columna
- 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.
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