Publications by Emilio Martínez Aguilar - 18041280
Caso 1. Regresión Lineal Simple. Peso Estatura Datos Fifa (R)
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 Descripción Cargar librerías Cargar datos Seleccionar variables de estudio estatura y peso Crear datos de entrenamiento y datos de validación Construir el mode...
12805 sym R (8421 sym/42 pcs) 6 tbl
Caso 2.Comparación y evaluación de métricas de regresión lineal simple vs. regresión polinomial Python
Objetivo Realizar y evaluar el rendimiento de modelos de regresión lineal simple y polinómico de variables Valor económica 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 validación....
15702 sym R (13696 sym/65 pcs) 12 tbl
Caso Especial 2. Comparación Regresión Lineal Simple Vs Regresión Polinómica con R. Datos Advertising
Objetivo Evaluar y comparar los modelos de regresión lineal simple y polinomial de segunda y quinta pontecia con datos de Adverstising_WEB.csv 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 contex...
11634 sym R (17857 sym/71 pcs) 4 img 1 tbl
Caso 3. Regresión Lineal Múltiple Advertising Python
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 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% Crea...
10646 sym R (11569 sym/56 pcs) 2 img
Caso 3. Regresión Lineal Múltiple con datos Adverstising. Programación R
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 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% C...
9377 sym R (18220 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 m...
7925 sym R (14422 sym/30 pcs) 2 img 6 tbl
Caso 4. Arbol de regresión datos Advertising Web en 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 ...
10910 sym R (8329 sym/45 pcs) 1 img
Caso 5. Bosques aleatorios con datos de Advertising Web CON Programación R
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% ...
17117 sym R (7317 sym/26 pcs) 1 img 6 tbl
Caso 5. Bosques aleatorios con datos advertising Web CON Programación Python
1 Objetivo Crear y evaluar un modelo de arboles aleatorios (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...
18180 sym Python (8039 sym/34 pcs)
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...
5483 sym R (18275 sym/42 pcs) 1 img 9 tbl