Publications by Pablo Eduardo Martinez Solis
Caso 1. Regresión Lineal Simple. Peso Estatura datos FIFA
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 mo...
7041 sym R (8288 sym/42 pcs) 6 tbl
DocuCaso 2. Comparación y evaluación de métricas de regresión lineal simple vs regresión polinomialment
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�...
8691 sym R (13494 sym/65 pcs) 12 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 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 ...
10397 sym Python (19003 sym/93 pcs) 4 img
Caso Especial Comparar Regresión Lineal Simple VS Regresión Polinomial con datos de 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...
12371 sym R (17537 sym/71 pcs) 4 img 1 tbl
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 30% ...
8913 sym R (14365 sym/61 pcs) 3 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 30% ...
7616 sym R (17750 sym/30 pcs) 3 img
Caso 4. Arbol de regresión datos Advertising Web en R
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...
5659 sym R (13639 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 de ...
9032 sym R (10749 sym/55 pcs) 2 img
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 entrena...
15713 sym R (8058 sym/35 pcs)
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 70...
14817 sym R (7182 sym/26 pcs) 1 img 6 tbl