Scikit Learn Machine learning validacion modelos

Ejercicio de programación: Validación y evaluación de modelos

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 15 minutos estimados 200 puntos de experiencia

Información adicional del ejercicio

Reto de validación cruzada con Scikit-Learn

Contenido del ejercicio

En este reto, pondrás a prueba tus conocimientos de validación y evaluación de modelos utilizando Scikit-Learn. A través de la validación cruzada, tendrás que ajustar y evaluar un modelo de regresión logística sobre el famoso conjunto de datos Iris, que ya has visto en la lección previa. El conjunto de datos Iris es ideal para este ejercicio porque es una pequeña base de datos bien conocida en la comunidad científica, que encontrarás fácilmente en Scikit-Learn.

Carga del dataset: Utiliza la función load_iris de Scikit-Learn para cargar el conjunto de datos Iris.
Preprocesamiento de datos: Asegúrate de dividir los datos en un conjunto de características (X) y un vector de etiquetas (y).
Modelo de regresión logística: Crea un modelo de regresión logística utilizando Scikit-Learn.
Implementación de la validación cruzada: Utiliza la función cross_val_score para realizar una validación cruzada con 5 particiones, evaluando el rendimiento del modelo basado en la métrica de precisión (accuracy).
Visualización de resultados: Calcula e imprime las puntuaciones de precisión de cada partición, así como la media y la desviación estándar de las puntuaciones.

Lección relacionada

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

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Módulo: Validación de modelos

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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.