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clase:ia:saa:5_sml_regresion:eda2 [2021/10/14 10:41] cesguiro |
— (actual) | ||
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| - | ====== 05 - Ejercicios 5.1 ====== | ||
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| - | Con el dataset anterior (altura de padres e hijos): | ||
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| - | * Crear un dataframe de Pandas con la información del dataset | ||
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| - | * Mostrar la información del dataset y el gráfico que relacione ambos datos | ||
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| - | * Separar el dataframe en 4 grupos: característica de entrenamiento (altura de los padres), característica de test (30% de las filas), etiqueta de entrenamiento (altura de los hijos), etiqueta de test | ||
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| - | * Mostrar el número de registros de cada grupo (entrenamiento y test) | ||
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| - | * Entrenar un modelo de regresión lineal con sklearn y mostrar los coeficientes (constante y pendiente) | ||
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| - | * Mostrar un gráfico con los puntos y la recta de regresión | ||
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| - | * Mostrar las métricas de los datos de entrenamiento | ||
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| - | * Calcular las predicciones de los datos de test y mostrar los valores de las diferentes métricas | ||
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| - | {{ : | ||
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| - | Con el dataset anterior: | ||
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| - | * Muestra un gráfico con la distribución de los datos | ||
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| - | * Separa los datos en entrenamiento/ | ||
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| - | * Muestra un gráfico con los datos de entrenamiento para asegurarte que sigue la misma distribución que los datos completos | ||
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| - | * Intenta ajustar la línea de regresión a los datos. Prueba con 1, 4, 10, 20, 30 y 50 grados de la ecuación. Muestra el MSE de cada una de ellas y un gráfico donde se muestre la distribución de los datos y la línea de regresión calculada | ||