Publications by Rubén Pizarro Gurrola
Caso 9. Arbol de Clasificación. Daños corazón. Programación Python
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...
7904 sym R (18332 sym/63 pcs) 1 img
Ejercicios T Student
Ejercicios T Student Rubén Pizarro Gurrola 11/10/22 Objetivo Estimar intervalos de confianza de la media poblacional basado en distribución t student ¿Porqué? ¿Porqué? Se conoce la media \(\bar{x}\) de la muestra, se conoce la desviación estándar de la muestra \(\sigma\) y se conoce obviamente el valor de \(n\) de la muestra, pero ...
4817 sym 6 img
Caso 22. Diagramas de Dispersión
1 Objetivo Construir diagramas de dispersión de dos variables 2 Marco teórico La dispersión de datos significa un diagrama que identifica como el grado de distanciamiento de un conjunto de valores respecto a su valor medio. A partir de dicho concepto se puede establecer dispersión de medidas tales como rango, varianza, desviación; ahora ...
4575 sym R (13228 sym/26 pcs) 9 img
Caso 23. Covarianza y Correlación
1 Objetivo Calcular covarianza y correlación así como visualizar la dispersión entre dos variables para su adecuada y correcta interpretración. 2 Descripción Se cargan o se construyen datos y se determinan covarianza, correlación y diagrama de dispersión Se presentan ejercicios relacionados con datos de llamadas y ventas, daos de jugad...
8204 sym R (14307 sym/54 pcs) 12 img 1 tbl
Caso 10. Vecinos mas cercanos KNN. Clasificación Daños al Corazón en R
1 Objetivo Implementar el modelo de vecinos mas cercanos KNN con programación R 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: ht...
10987 sym R (13862 sym/35 pcs) 4 tbl
Caso 10. Clasificación con KNN Vecinos mas cercanos. Datos daños al corazón con Python
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...
8327 sym R (10302 sym/50 pcs) 1 img
Caso 10. Clasificación con KNN Vecinos mas cercanos. Datos daños al corazón con Python
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...
8659 sym R (10302 sym/50 pcs) 1 img
Caso 11. Máquinas de Soporte Vectorial SVM. Daños al Corazón con R
1 Objetivo Implementar el modelo de máquinas de soporte vectorial (SVM) con programación R 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 l...
20435 sym R (17955 sym/77 pcs) 2 img 7 tbl
Caso 12. Bosques Aleatorios. Random Forest. Clasificación. Daños al Corazón con R
1 Objetivo Implementar el modelo de bosques aleatorios (random forest (RF) con programación R 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 descarga...
8370 sym R (7586 sym/27 pcs) 4 tbl
Caso 12. Bosques Aleatorios. Random Forest. Clasificación. Daños al Corazón con R
1 Objetivo Implementar el modelo de bosques aleatorios (random forest (RF) con programación R 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 descarga...
8370 sym R (7586 sym/27 pcs) 4 tbl