Publications by Alfredo Flores Garcia
Caso 1. Regresión Lineal Simple. Peso Estatura datos FIFA
Objetivo Construir y evaluar un modelo de regresión lineal simple para realizar predicciones de peso de jugadores de fútbol con los datos de FIFA de acuerdo a la variable estatura Descripción Cargar librerías Cargar datos Seleccionar variables de estudio estatura y peso Crear datos de entrenamiento y datos de validación Construir el modelo...
6355 sym R (8001 sym/40 pcs) 4 tbl
Caso 2. Comparación y evaluación de métricas de regresión lineal simple vs. regresión polinomial en R
Objetivo Realizar y evaluar el rendimiento de modelos de regresión lineal simple y polinómico de variables Valor económica Descripción Cargar librerías Cargar datos de FIFA Métricas a evaluar Explorar datos Variables independiente y dependiente Visualizar dispersión de los datos Construir datos de entrenamiento y datos de validación. ...
7401 sym R (13183 sym/63 pcs) 10 tbl
Caso Especial. Comparar modelo regresión lineal simple VS Polinomial con Python. Datos Advertising
1 Objetivo Evaluar y comparar los modelos de regresión lineal simple y polinomial de segunda y quinta pontecia con datos de Adverstising_WEB.csv 2 Descripción Se cargan los datos de la dirección:https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/Analisis-Inteligente-de-datos/main/datos/Advertising_Web.csv Los datos contienen variables que en el cont...
11380 sym R (17532 sym/71 pcs) 4 img 1 tbl
Caso Especial. Comparar modelo regresión lineal simple VS Polinomial con Python. Datos AdvertisingCaso Especial. Comparar modelo regresión lineal simple VS Polinomial con Python. Datos Advertising
Objetivo Evaluar y comparar los modelos de regresión lineal simple y polinomial de segunda y quinta potencia con datos de Adverstising_WEB.csv y programación Python. Descripción Se cargan los datos de la dirección:https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/Analisis-Inteligente-de-datos/main/datos/Advertising_Web.csv Los datos contienen va...
9361 sym Python (19330 sym/93 pcs) 4 img
Caso 3. Regresión Lineal Múltiple con datos Adverstising. Programación R
1 Objetivo Crear y evaluar un modelo de regresión lineal múltiple para predecir las ventas con datos simulados de una empresa dependiendo de las inversiones realizadas en publicidad 2 Descripción Cargar librerías y datos Limpiar datos si es necesario Explorar datos Partir los datos en datos de entrenamiento y datos de validación 70% y 3...
8407 sym R (18090 sym/30 pcs) 3 img
Caso 3. Regresión Lineal Múltiple con datos Adverstising. Programación Python
1 Objetivo Crear y evaluar un modelo de regresión lineal múltiple para predecir las ventas con datos simulados de una empresa dependiendo de las inversiones realizadas en publicidad 2 Descripción Cargar librerías y datos Limpiar datos si es necesario Explorar datos Partir los datos en datos de entrenamiento y datos de validación 70% y 3...
9535 sym R (11821 sym/56 pcs) 2 img
Caso 4. Arbol de regresiOn con datos Adverstising
Objetivo Crear y evaluar un modelo de árbol de regresión para predecir las ventas con datos simulados de una empresa dependiendo de las inversiones realizadas en publicidad. Descripción Cargar librerías y datos Limpiar datos si es necesario Explorar datos Partir los datos en datos de entrenamiento y datos de validación 70% y 30% Crear mode...
5077 sym R (12920 sym/30 pcs) 2 img 6 tbl
Caso 4. Arbol de Regresión con datos Advertising. Programación Python
Objetivo Crear y evaluar un modelo de árbol de regresión para predecir las ventas con datos simulados de una empresa dependiendo de las inversiones realizadas en publicidad. Descripción Se utiliza programación Python Cargar librerías y datos Limpiar datos si es necesario Explorar datos Partir los datos en datos de entrenamiento y datos d...
8282 sym R (8807 sym/46 pcs) 1 img
Caso 5. Bosques Aleatorios con datos adevtising. Programamción R
Objetivo Crear y evaluar un modelo de arboles aleatotios (random forest) para predecir las ventas con datos simulados de una empresa dependiendo de las inversiones realizadas en publicidad. Descripción Cargar librerías y datos Limpiar datos si es necesario Explorar datos Partir los datos en datos de entrenamiento y datos de validación 70% ...
14889 sym R (7314 sym/26 pcs) 1 img 6 tbl
DocumentCaso 5. Bosques aleatorios random forest con datos advertising en Python
Objetivo Crear y evaluar un modelo de arboles aleatotios (random forest) para predecir las ventas con datos simulados de una empresa dependiendo de las inversiones realizadas en publicidad. Descripción Se utiliza programación Python Cargar librerías y datos Limpiar datos si es necesario Explorar datos Partir los datos en datos de entrenami...
15888 sym R (8257 sym/35 pcs)