Publications by Luis Alberto Jimenez Soto
Caso3AdverstisingR
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...
7906 sym R (18214 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...
9317 sym R (11823 sym/56 pcs) 2 img
Arbol de regresión con datos Advertising en R
1 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. 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 30% Cre...
5304 sym R (14925 sym/37 pcs) 2 img 6 tbl
Caso 1. Regresión lineal simple Estatura PesoKgs de jugadores FIFA en R
1 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 2 Descripción Cargar librerías Cargar datos Seleccionar variables de estudio estatura y peso Crear datos de entrenamiento y datos de validación Construir el ...
8326 sym R (8131 sym/40 pcs) 4 tbl
Caso 4. Arbol de regresión datos Advertising Web en Python
1 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. 2 Descripción Se utiliza programación Python Cargar librerías y datos Limpiar datos si es necesario Explorar datos Partir los datos en datos de entrenamiento y dat...
8049 sym R (9225 sym/52 pcs) 1 img
Caso 5. Bosques Aleatorios con datos adevtising. Programamción R
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 Cargar librerías y datos Limpiar datos si es necesario Explorar datos Partir los datos en datos de entrenamiento y datos de validación ...
15239 sym R (7325 sym/26 pcs) 1 img 6 tbl
Caso 5. Bosques aleatorios random forest con datos advertising en 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 entre...
16336 sym R (8257 sym/35 pcs)
Caso 6. Comparación modelos de regresión. Datos Precios autos. Programación R
1 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). 2 Descripción Se cargan los datos previamente preparados de la dirección https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/Analisis-Inteligente-de-datos/ma...
4878 sym R (12373 sym/40 pcs) 1 img 9 tbl
Caso 6. Comparación modelos de regresión. Datos Precios autos. Programamción Python
title: “Caso 6. Comparación modelos de regresión. Datos Precios autos. Programamción Python” author: “Luis Alberto Jimenez Soto” date: “2022-10-18” output: html_document: code_folding: hide toc: true toc_float: true toc_depth: 6 number_sections: yes Objetivo Comparar modelos de supervisados a través de la aplicación de...
5441 sym Python (51523 sym/74 pcs) 1 img 2 tbl
Caso 7. ANALISIS DE REGRESION TODAS LAS VARIABLES. PRECIOS CARROs EN R
1 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). 2 Descripción Se cargan los datos previamente preparados de la dirección https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/Analisis-Inteligente-de-datos/mai...
5308 sym R (16494 sym/44 pcs) 1 img 10 tbl