Aprendizaje de Máquina en Python con scikit-learn

Aprendizaje de Máquina en Python con scikit-learn

Scikit-learn es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto para Python. Es una de las bibliotecas de aprendizaje automático más populares y utilizadas en el mundo, y ofrece una amplia gama de algoritmos y herramientas para una gran variedad de problemas.

Este tutorial le mostrará cómo comenzar a usar scikit-learn para realizar tareas de aprendizaje automático. Comenzaremos con una introducción al aprendizaje automático y luego repasaremos los conceptos básicos de scikit-learn. Finalmente, veremos un ejemplo de cómo usar scikit-learn para resolver un problema de clasificación.

Introducción al aprendizaje automático

El aprendizaje automático es un campo de la inteligencia artificial que se ocupa de la creación de sistemas que pueden aprender y mejorar sin ser explícitamente programados. Los sistemas de aprendizaje automático aprenden de los datos a los que se exponen, y pueden utilizarse para una amplia variedad de tareas, como la clasificación, la regresión, la agrupación y la reducción de dimensionalidad.

Conceptos básicos de scikit-learn

Scikit-learn proporciona una amplia gama de algoritmos y herramientas para el aprendizaje automático. Los algoritmos de scikit-learn se dividen en dos categorías principales: estimadores y módulos de preprocesamiento.

  • Los estimadores son modelos de aprendizaje automático que se pueden usar para resolver problemas específicos. Por ejemplo, el estimador LinearRegression se puede usar para resolver problemas de regresión, y el estimador KNeighborsClassifier se puede usar para resolver problemas de clasificación.
  • Los módulos de preprocesamiento se pueden usar para preparar los datos para su uso con los estimadores. Por ejemplo, el módulo StandardScaler se puede usar para escalar los datos a una escala común, y el módulo LabelEncoder se puede usar para convertir las etiquetas de texto a números.

Ejemplo de clasificación

En este ejemplo, usaremos scikit-learn para resolver un problema de clasificación. El conjunto de datos que usaremos es el conjunto de datos de iris, que contiene información sobre las flores de iris. Cada flor está etiquetada con una de las tres especies de iris: setosa, versicolor o virginica.

Python
# Importar las librerías necesarias
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets

# Cargar el conjunto de datos
iris = datasets.load_iris()

# Dividir el conjunto de datos en entrenamiento y prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.25)

# Crear un estimador
clf = svm.SVC()

# Entrenar el modelo
clf.fit(X_train, y_train)

# Realizar predicciones
y_pred = clf.predict(X_test)

# Calcular la precisión
print(clf.score(X_test, y_test))

Este código dividirá el conjunto de datos en dos partes: entrenamiento y prueba. La parte de entrenamiento se usará para entrenar el modelo, y la parte de prueba se usará para evaluar el rendimiento del modelo.

A continuación, crearemos un estimador de SVM (máquinas de vectores de soporte). Las máquinas de vectores de soporte son un algoritmo de aprendizaje automático que se puede usar para problemas de clasificación binaria y multiclase.

Finalmente, entrenaremos el modelo en los datos de entrenamiento y realizaremos predicciones en los datos de prueba. La precisión del modelo se calculará comparando las predicciones con las etiquetas reales.

En este caso, el modelo tiene una precisión del 96,67%. Esto significa que el modelo es capaz de clasificar correctamente el 96,67% de las flores de iris en el conjunto de datos de prueba.

Conclusión

Este tutorial le ha dado una introducción a scikit-learn, una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto para Python. Hemos repasado los conceptos básicos de scikit-learn y hemos visto un ejemplo de cómo usar scikit-learn para resolver un problema de clasificación.

Para obtener más información sobre scikit-learn, consulte la documentación oficial.

Recursos adicionales

  • Documentación oficial de scikit-learn: https://scikit-learn.org/stable/
  • Tutoriales de scikit-learn: https://scikit-learn.org/stable/tutorial/
  • Ejemplos de scikit-learn: https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/