Scikit Learn particionar y validar series temporales

Ejercicio de programación: Validación y evaluación de modelos en series temporales

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 30 minutos estimados 200 puntos de experiencia

Información adicional del ejercicio

Exercise on time series cross-validation with Scikit-Learn.

Contenido del ejercicio

A menudo, al trabajar con modelos de series temporales, es importante mantener la secuencia temporal al dividir los datos para evitar el sobreajuste y obtener evaluaciones precisas. En este reto, aplicarás técnicas de validación cruzada adaptadas a series temporales utilizando Scikit-Learn. Usarás TimeSeriesSplit para crear particiones que respeten el orden temporal, y evaluarás un modelo sobre esos datos.

Carga los datos: Usa el conjunto de datos de flights proporcionado por la librería Seaborn. Importa Seaborn y carga los datos con sns.load_dataset('flights').
Preparamos los datos:
- Filtra el DataFrame para tener solamente las columnas de interés: ['passengers'].
- Divide el conjunto de datos en características X y variable objetivo y.
Implementación de TimeSeriesSplit:
- Define un objeto TimeSeriesSplit con 5 divisiones. Asegúrate de que las particiones mantengan la integridad temporal.
Entrena un modelo de regresión:
- Utiliza RandomForestRegressor para ajustar el modelo sobre las particiones temporales creadas.
- La variable a predecir es el número de pasajeros.
- Por cada partición (fold), entrena el modelo en el conjunto de entrenamiento y predice en el conjunto de prueba.
Calcula el rendimiento del modelo:
- Calcula el Error Absoluto Medio (MAE) por cada partición y almacena los resultados.
Presenta los resultados:
- Imprime el MAE promedio de todas las particiones.

Lección relacionada

Este ejercicio está relacionado con la lección "Validación y evaluación de modelos en series temporales" de ScikitLearn. Te recomendamos revisar la lección antes de comenzar.

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Módulo: Series temporales

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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.

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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.