🐍+ 🤖 + 📏 Regresión lineal múltiple: Modelo entrenado con datos sintéticos en Sklearn | Python

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¿Estás comenzando con Machine Learning o aprendizaje máquina? Aquí te mostramos el primer ejemplo (y con el modelo más sencillo) de regresión lineal múltiple con 4 características entrenado con sklearn.
👋Esperamos que este vídeo te sea de utilidad, no olvides dejarnos en que utilizarás o cómo aplicarás las funciones de este vídeo, nos dará mucho gusto saludarte.
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🐍+🐼 Revisa las versiones de Python y Pandas con las siguientes líneas:
!python --version
import pandas as pd
Pd.__version__
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🔗 Link a los datos que utilizamos en el vídeo:
https://tinyurl.com/weys8wwx
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💻 Algunas partes del código para copiar y pegar:
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import linear_model
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
regr = linear_model.LinearRegression()
regr.fit(X_train,y_train)
regr.score(X_test, y_test)
print(regr.score(X_test, y_test))

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⏰ Por si tienes prisa, aquí te dejamos el minuto a minuto del vídeo:
00:00 Introducción
02:08 Datos sintéticos
04:35 Separar los datos para entrenamiento y pruebas
05:18 Crear el objeto regr que hará la regresión lineal
07:48 Revisión de los resultados
11:28 Gráfica de los resultados
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🎞️ Vídeos que mencionamos o algunos que te pueden ser de utilidad de Machine Learning
Regresión lineal simple con datos sintéticos:
https://youtu.be/sG6Fbg2h4vg
Regresión lineal:
https://youtu.be/b4zmSqB9npI
Regresión lineal múltiple:
https://youtu.be/y3eC8uboZds
Datos para entrenar:
https://youtu.be/OPPS0fQdWF0
Agrupar:
https://youtu.be/OPPS0fQdWF0
Validación cruzada:
https://youtu.be/xq05Uvv7thQ
Ajuste polinomial:
https://youtu.be/7IXDl2yBBPs
Clasificación (Random Forest)
https://youtu.be/ErvHQ5s74FA
Convertir a datos numéricos:
https://youtu.be/Mj65p-AoKFQ
Redes neuronales clasificación
https://youtu.be/s9QLFx02P2Y
Redes neuronales predicción
https://youtu.be/9J0Ab4pgvYc
¿Cómo grabar modelos?
https://youtu.be/eWswOZbSoCA
Graficar iteraciones
https://youtu.be/t2RYAEGuSCM
Matrix confusion
https://youtu.be/p9QbPMP5GRo
Normalización
https://youtu.be/H5-Gwg1UVtY
Frecuencia de palabras
https://youtu.be/iioBLaRgMMQ
¿Qué tan parecidos son los textos?
https://youtu.be/z0b7TAVtHrw
Recomendaciones
https://youtu.be/djj5RMN7yLw
Detectar el idioma
https://youtu.be/r1DSY6y_Z2E
Análisis de sentimientos
https://youtu.be/-qYljhR4hsc
Clasificador de textos
https://youtu.be/PyapqnwbVI0
Vector support machine
https://youtu.be/RC5PtFdIE4k
Transformación de datos
https://youtu.be/TVw2sxQzUQw
Reducción de dimensiones
https://youtu.be/s_Juv3vX9bo
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😉 Nuestro blog:
http://cctmexico.blogspot.mx/p/python.html
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🤓Otros vídeos que pueden ser de utilidad:
✔Lista de reproducción de Machine Learning
https://www.youtube.com/watch?v=-qYljhR4hsc&list=PLgHCr
ivozIb2NBVVL0Scs_nIGRUb9dW5U
✔Lista de reproducción de Pandas
https://www.youtube.com/playlist?list=PLgHCrivozIb0ULMKfJVV-rFdRG2OeEgfq
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🌐 Hashtags
#Pandas #Python #MachineLearningenEspañol #Learning #SklearnEnEspañol

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