Publications by Pablo Eduardo Martinez Solis

Caso 7 Comparación modelos regresión precio autos.Todas las variables. Prog. Python

01.11.2022

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/...

5673 sym Python (54575 sym/75 pcs) 3 tbl

Caso 6. Análisis comparativo de modelos de regresión con datos de precios de autos. Programación R

01.11.2022

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...

4977 sym R (12335 sym/40 pcs) 1 img 9 tbl

Caso 6. Análisis comparativo de modelos de regresión con datos de precios de autos. Programamación Python

01.11.2022

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...

5331 sym Python (52151 sym/74 pcs) 1 img 1 tbl

Caso 7 Análisis Comparativo de Regresión de precios de carros con todas las variables Programación en R

01.11.2022

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/...

5485 sym R (16180 sym/44 pcs) 1 img 10 tbl

Caso 8. Regresión Logística Binaria. Predicciones de daño corazón. Lenguaje R

11.12.2022

1 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. 2 Descripción Se cargan librerías y se descargan los datos: https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/An...

11551 sym R (12011 sym/28 pcs) 1 img 4 tbl

Caso 8. Regresión Logística Binaria. Predicciones de daño corazón. Python

11.12.2022

1 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. 2 Descripción Se cargan librerías y se descargan los datos: https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/An...

10883 sym Python (13916 sym/59 pcs) 2 img

Caso 10. Vecinos mas cercanos KNN. Clasificación Daños al Corazón en R

11.12.2022

1 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. 2 Descripción Se cargan librerías y se descargan los datos: http...

12598 sym R (13881 sym/35 pcs) 4 tbl

Caso 9. Arbol de Clasificación. Daños corazón. Programación R

11.12.2022

1 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. 2 Descripción Se cargan librerías y se descargan los datos: https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/Analisi...

8120 sym R (15547 sym/25 pcs) 2 img 4 tbl

Caso 9. Arbol de Clasificación. Daños corazón. Programación Python

11.12.2022

1 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. 2 Descripción Se cargan librerías y se descargan los datos: https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/Analisi...

7887 sym R (18357 sym/64 pcs) 1 img

Caso 10. Clasificación con KNN Vecinos mas cercanos. Datos daños al corazón con Python

11.12.2022

1 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. 2 Descripción Se cargan librerías y se descargan los datos...

9923 sym R (10335 sym/51 pcs) 1 img