Publications by Carlos Daniel Reyes Valenzuela
Caso_5: Bosques aleatorios con datos advertising Web CON Programación Python
1 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. 2 Descripción Se utiliza programación Python Cargar librerías y datos Limpiar datos si es necesario Explorar datos Partir los datos en datos de entren...
15540 sym R (8216 sym/34 pcs)
Caso 6. Análisis comparativo de modelos de regresión con datos de precios de autos. Programación R
Objetivo Comparar modelos de supervisados a través de la aplicación de algoritmos de predicción de precios de automóviles determinando el estadístico del error cuadrático medio (rmse). Descripción Se cargan los datos previamente preparados de la dirección https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/Analisis-Inteligente-de-datos/main/d...
5068 sym R (12341 sym/40 pcs) 1 img 9 tbl
Caso 6 Análisis comparativo de modelos de regresión con datos de precios de autos Programamación Python
Objetivo Comparar modelos de supervisados a través de la aplicación de algoritmos de predicción de precios de automóviles determinando el estadístico del error cuadrático medio (rmse). Descripción Se cargan los datos previamente preparados de la dirección https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/Analisis-Inteligente-de-datos/main/d...
4361 sym Python (52602 sym/71 pcs) 1 img 1 tbl
Caso 7 ANALISIS DE REGRESION TODAS LAS VARIABLES PRECIOS CARROS EN R
Objetivo Comparar modelos de supervisados a través de la aplicación de algoritmos de predicción de precios de automóviles determinando el estadístico del error cuadrático medio (rmse). Descripción Se cargan los datos previamente preparados de la dirección https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/Analisis-Inteligente-de-datos/main/da...
5764 sym R (16386 sym/48 pcs) 1 img 11 tbl
Caso 7 ANALISIS DE REGRESION TODAS LAS VARIABLES PRECIOS CARROS EN Python
Objetivo Comparar modelos de supervisados a través de la aplicación de algoritmos de predicción de precios de automóviles determinando el estadístico del error cuadrático medio (rmse). Descripción Se cargan los datos previamente preparados de la dirección https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/Analisis-Inteligente-de-datos/main/da...
5095 sym Python (54304 sym/72 pcs) 3 tbl
Caso-8 Regresión Logística Binaria. Predicciones de daño corazón. Lenguaje R
Objetivo Implementar el modelo de regresión logística binaria con datos relacionados a una condición de salud de las personas para predecir anomalías de corazón y evaluar la exactitud del modelo mediante la matriz de confusión. Descripción Se cargan librerías y se descargan los datos: https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/Analis...
11065 sym R (12030 sym/28 pcs) 1 img 4 tbl
Caso-9 Predicciones de daños Corazón. Arbol de Clasificación en R
Objetivo Implementar el modelo de árbol de clasificación con datos relacionados a una condición de salud de las personas para predecir anomalías de corazón y evaluar la exactitud del modelo mediante la matriz de confusión. Descripción Se cargan librerías y se descargan los datos: https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/Analisis-In...
7999 sym R (12571 sym/25 pcs) 2 img 4 tbl
Caso 9 Arbol de Clasificación. Daños corazón. Programación Python
Objetivo Implementar el modelo de árbol de clasificación con datos relacionados a una condición de salud de las personas para predecir anomalías de corazón y evaluar la exactitud del modelo mediante la matriz de confusión. Descripción Se cargan librerías y se descargan los datos: https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/Analisis-In...
7414 sym R (18133 sym/61 pcs) 1 img
Caso 10. Vecinos mas cercanos KNN. Clasificación Daños al Corazón en R
Objetivo Implementar el modelo de vecinos mas cercanos KNN co programamción R para reolver la tarea de clasificación de una condición de salud de las personas mediante predicción de anomalías de corazón evalundo la exactitud del modelo mediante la matriz de confusión. Descripción Se cargan librerías y se descargan los datos: https://...
12331 sym R (13839 sym/35 pcs) 4 tbl
Caso 10. Clasificación con KNN Vecinos mas cercanos. Datos daños al corazón con Python
Ojetivo Implementar el modelo de vecinos mas cercanos KNN con programación Python para resolver la tarea de clasificación de una condición de salud de las personas mediante predicción de anomalías de corazón evaluando la exactitud del modelo mediante la matriz de confusión. Descripción Se cargan librerías y se descargan los datos: ht...
8974 sym R (10135 sym/48 pcs) 1 img