Publications by Jorge Alejandro Ibara Diaz
Random Forest R Caso 5
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% ...
14769 sym R (7315 sym/26 pcs) 1 img 6 tbl
Caso 6. Comparación modelos de regresión. Datos Precios 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...
4739 sym R (12269 sym/40 pcs) 1 img 9 tbl
Caso 6. Comparación modelos de regresión. Datos Precios autos. Programación 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...
5439 sym Python (52323 sym/74 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...
4705 sym R (16494 sym/44 pcs) 1 img 10 tbl
Caso 7 Comparacion modelos regresion precio autos. Todas las variables. 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...
5439 sym Python (52922 sym/75 pcs) 3 tbl
CASO 8 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...
11246 sym R (11927 sym/28 pcs) 1 img 4 tbl
Caso 9 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...
7834 sym R (18395 sym/64 pcs) 1 img
Caso 9. Predicciones de daños Corazón. Arbol de Clasificación en Rnt
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...
7382 sym R (7967 sym/25 pcs) 2 img 4 tbl
Caso 10 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...
8745 sym R (10311 sym/51 pcs) 1 img
CASO 10 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://...
10842 sym R (13839 sym/35 pcs) 4 tbl