Publications by Luis Olivas
Caso 3Regresion Lineal Multiple Advertising en 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 30% ...
8419 sym R (17753 sym/30 pcs) 3 img
Caso 3 Regresion Lineal MultipleAdvertising en Phyton
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 30% ...
9931 sym R (11570 sym/56 pcs) 2 img
Caso 4 Arbol de regresión datos Advertising Web 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% Crear ...
6327 sym R (13033 sym/30 pcs) 2 img 6 tbl
Caso 4 Arbol de regresion datos Advertising 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 datos...
9001 sym R (8319 sym/45 pcs) 1 img
Ejercicio 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 70...
14597 sym R (7182 sym/26 pcs) 1 img 6 tbl
Ejercicio 5 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 entrena...
15513 sym R (8052 sym/35 pcs)
Caso 2 Comparación y evaluación de métricas de regresión lineal simple vs regresión polinomial en R
1 Objetivo Realizar y evaluar el rendimiento de modelos de regresión lineal simple y polinómico de variables Valor económica 2 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 validaci�...
7150 sym R (13053 sym/62 pcs) 9 tbl
Caso Especial 2 Comparación Regresión Lineal Simple VS Polinómica usando Python Datos de Adverstising
1 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. 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 ...
9381 sym Python (19003 sym/93 pcs) 4 img
Caso Especial 2 Comparación Regresión Lineal Simple Vs Regresión Polinómica con R 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...
11399 sym R (17532 sym/71 pcs) 4 img 1 tbl
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/main...
4833 sym R (12415 sym/40 pcs) 1 img 9 tbl