Publications by Rubén Pizarro Gurrola
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...
15764 sym R (8215 sym/34 pcs)
Preparación de datos de precios de automóviles para construir modelos de regesión
1 Objetivo Preparar datos para la construcción de modelos supervisados en la solución de tareas de predicción de precios de automóviles. 2 Descripción Se recopilaron datos originales del portal de kaggle: https://www.kaggle.com/code/josetaboada/josetaboada-ds-carros/notebook Los datos específicos a utilizar se encuentran en el portal de ...
1865 sym R (4489 sym/14 pcs) 1 img 5 tbl
Caso 6. Comparación modelos de regresión. Datos Precios autos. Programamción 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...
4785 sym R (12380 sym/40 pcs) 1 img 9 tbl
Caso 6. Comparación modelos de regresión. Datos Precios autos. Programamción Python
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...
4152 sym Python (52243 sym/71 pcs) 1 img 1 tbl
Caso 16. Distribución Binomial
1 Objetivo Encontrar probabilidades de acuerdo a la distribución binomial. 2 Descripción Se identifican ejercicios casos de la literatura de distribuciones de probabilidad binomial y se realizan cálculos de probabilidades, se determinan el valor esperado y se calcula la varianza y la desviación. Los ejercicios que se presenta utilizan fun...
18776 sym R (13836 sym/151 pcs) 16 img
Caso 17. Distribución Hipergeométrica
1 Objetivo Calcular la función de densidad y la función de probabilidad probabilidad acumulada bajo la fórmula de distribución de hipergeométrica. 2 Descripción Realizar distribuciones de probabilidad conforme a la distribución de probabilidad de Hipergeométrica a partir de valores iniciales de los ejercicios. Se generan las tablas d...
16765 sym R (8248 sym/85 pcs) 15 img
Caso 7. Análisis de Regresión de Precios de Carros con todas las variables. Programación 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...
5006 sym R (16411 sym/44 pcs) 1 img 10 tbl
Caso 18. Distribución de Poisson
1 Objetivo Identificar los valores de la función de probabilidad bajo la fórmula de distribución de Poisson. 2 Descripción Realizar distribuciones de probabilidad conforme a la distribución de probabilidad de Poisson a partir del valor medio dado en ejercicios. Se generan las tablas de probabilidad conforme a distribución Poisson, se i...
11725 sym R (7215 sym/70 pcs) 11 img
Caso 7 Comparación modelos regresión precio autos.Todas las variables. Prog. Python
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...
4973 sym Python (54382 sym/72 pcs) 3 tbl
Caso 7 Comparación modelos regresión precio autos.Todas las variables. Prog. Python
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...
5088 sym Python (54382 sym/72 pcs) 3 tbl