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Introducción al Machine Learning con Python: Conceptos y Ejemplos Prácticos
El machine learning está revolucionando la tecnología. Descubre cómo empezar con machine learning utilizando Python.
1. ¿Qué es el Machine Learning?
El machine learning es una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender de los datos y hacer predicciones o decisiones sin ser explícitamente programadas para cada tarea.
2. Configuración del Entorno
Para empezar con machine learning en Python, necesitarás instalar algunas bibliotecas esenciales:
pip install numpy pandas scikit-learn matplotlib
3. Importación de Bibliotecas
Comienza importando las bibliotecas necesarias para tu proyecto:
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt
4. Carga de Datos
Carga un conjunto de datos en un DataFrame de Pandas. Para este ejemplo, usaremos un conjunto de datos de precios de casas:
data = pd.read_csv('house_prices.csv')
print(data.head())
5. Preparación de los Datos
Divide los datos en características (X) y la variable objetivo (y), y luego en conjuntos de entrenamiento y prueba:
X = data[['tamaño', 'número_de_habitaciones']]
y = data['precio']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
6. Entrenamiento del Modelo
Entrena un modelo de regresión lineal con los datos de entrenamiento:
modelo = LinearRegression()
modelo.fit(X_train, y_train)
7. Evaluación del Modelo
Evalúa el rendimiento del modelo utilizando los datos de prueba:
predicciones = modelo.predict(X_test)
plt.scatter(y_test, predicciones)
plt.xlabel('Valores Reales')
plt.ylabel('Predicciones')
plt.show()
8. Predicción con Nuevos Datos
Utiliza el modelo entrenado para hacer predicciones con nuevos datos:
nuevo_dato = np.array([[2500, 4]])
prediccion = modelo.predict(nuevo_dato)
print(f'El precio predicho para la nueva casa es: {prediccion[0]}')
Conclusión
El machine learning en Python es accesible y poderoso. Con estos conceptos y ejemplos básicos, estás listo para explorar más técnicas avanzadas y aplicaciones en el campo del machine learning.
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