Aprendizaje Automático con scikit-learn en Python
Introducción
El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que se centra en la creación de sistemas que pueden aprender de los datos sin ser explícitamente programados. Scikit-learn es una biblioteca de Python que proporciona una amplia gama de algoritmos de aprendizaje automático y herramientas para el análisis de datos.
Este tutorial te enseñará los conceptos básicos del aprendizaje automático con scikit-learn. Empezaremos con una introducción a los algoritmos de aprendizaje automático y luego veremos cómo usar scikit-learn para implementarlos.
Algoritmos de aprendizaje automático
Hay dos tipos principales de algoritmos de aprendizaje automático:
- Clasificación: se utiliza para asignar etiquetas a los datos. Por ejemplo, un algoritmo de clasificación podría ser utilizado para identificar si una imagen es un gato o un perro.
- Regresión: se utiliza para predecir valores continuos. Por ejemplo, un algoritmo de regresión podría ser utilizado para predecir el precio de una casa en función de sus características.
Hay muchos algoritmos de aprendizaje automático diferentes, cada uno con sus propias ventajas y desventajas. Algunos de los algoritmos más comunes incluyen:
- Árboles de decisión: son simples de entender y explicar, pero pueden ser sensibles a los datos ruidosos.
- Regresión logística: es un algoritmo de clasificación lineal que es muy eficiente para problemas con un número pequeño de características.
- Máquinas de soporte vectorial: son algoritmos de clasificación no lineales que son muy efectivos para problemas con un número grande de características.
- Redes neuronales: son algoritmos de aprendizaje profundo que son capaces de aprender patrones complejos en los datos.
Scikit-learn
Scikit-learn es una biblioteca de Python que proporciona una amplia gama de algoritmos de aprendizaje automático y herramientas para el análisis de datos. Es una biblioteca de código abierto y gratuita que es utilizada por investigadores, científicos de datos y desarrolladores de software en todo el mundo.
Scikit-learn proporciona una API sencilla y fácil de usar que hace que sea fácil implementar algoritmos de aprendizaje automático. La biblioteca también incluye una amplia gama de funciones para el preprocesamiento de datos, la evaluación de modelos y la selección de modelos.
Ejemplo de clasificación
Vamos a ver un ejemplo de cómo usar scikit-learn para implementar un algoritmo de clasificación. En este caso, vamos a utilizar el algoritmo de clasificación logística para predecir si un paciente tiene cáncer de mama o no.
Primero, vamos a importar las librerías necesarias:
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
A continuación, vamos a cargar el conjunto de datos:
data = np.loadtxt("breast_cancer.csv", skiprows=1, delimiter=",")
Este conjunto de datos contiene 569 ejemplos de pacientes con cáncer de mama. Cada ejemplo tiene 30 características, como el tamaño del tumor y el número de ganglios linfáticos afectados.
Vamos a dividir el conjunto de datos en dos conjuntos: un conjunto de entrenamiento y un conjunto de prueba. El conjunto de entrenamiento se utilizará para entrenar el modelo y el conjunto de prueba se utilizará para evaluar su rendimiento.
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, data[:, -1], test_size=0.25)
Ahora, vamos a crear un modelo de clasificación logística:
clf = LogisticRegression()
Ajustamos el modelo al conjunto de entrenamiento:
clf.fit(X_train, y_train)
Hacemos predicciones sobre el conjunto de prueba:
y_pred = clf.predict(X_test)
Evaluamos el rendimiento del modelo:
print(accuracy_score(y_test, y_pred))
El resultado de este código es un valor de 0.93, que indica que el modelo tiene un 93% de precisión.
Conclusión
Este tutorial ha proporcionado una introducción al aprendizaje automático con scikit-learn en Python. Hemos visto los conceptos básicos de los algoritmos de aprendizaje automático y cómo usar scikit-learn para implementarlos.
Para obtener más información sobre scikit-learn, consulta la documentación oficial: https://scikit-learn.org/stable/
