{"id":165098,"date":"2022-09-01T14:41:00","date_gmt":"2022-09-01T13:41:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/es\/?p=165098"},"modified":"2023-10-30T17:24:55","modified_gmt":"2023-10-30T16:24:55","slug":"scikit-learn-decubre-la-biblioteca-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/es\/scikit-learn-decubre-la-biblioteca-python","title":{"rendered":"Scikit-Learn : Descubre la biblioteca de Python dedicada al Machine Learning"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"165098\" class=\"elementor elementor-165098\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-dda0f20 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"dda0f20\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-224d5d4\" data-id=\"224d5d4\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-48e5632 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"48e5632\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<h2><b>Si estudias datos y quieres extraer informaci\u00f3n de ellos, a menudo tendr\u00e1s que procesarlos , modificarlos y, sobre todo, construir modelos capaces de determinar cu\u00e1les son los patrones de tus datos para un problema determinado. Muchas bibliotecas de c\u00f3digo abierto permiten hacer esto hoy en d\u00eda, pero la m\u00e1s conocida de ellas es seguramente Scikit-Learn.<\/b><\/h2>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-616529d elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"616529d\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-f4cb6fa\" data-id=\"f4cb6fa\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b899fa5 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b899fa5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfQu\u00e9 es Scikit-Learn?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-266305f elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"266305f\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-ba0c284\" data-id=\"ba0c284\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-35ddcd7 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"35ddcd7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Es una <\/span><b>biblioteca de Python<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> que proporciona acceso a versiones eficaces de muchos algoritmos comunes. Tambi\u00e9n proporciona una API propia y estandarizada. Por tanto, una de las grandes ventajas de Scikit-Learn es que una vez que se entiende el uso b\u00e1sico y su sintaxis para un tipo de modelo, <\/span><b>cambiar a un nuevo modelo o algoritmo es muy sencillo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. La biblioteca no solo permite hacer el modelado, sino que tambi\u00e9n puede garantizar los pasos de preprocesamiento que veremos en el siguiente art\u00edculo.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-35620db elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"35620db\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-df26846\" data-id=\"df26846\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-488b1dd elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"488b1dd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Historia y objetivo<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-8501f96 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"8501f96\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-12ecdfb\" data-id=\"12ecdfb\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8e621f1 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8e621f1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">El proyecto fue lanzado inicialmente en 2007 por <\/span><b>David Cournapeau<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y muy r\u00e1pidamente muchos miembros de la comunidad cient\u00edfica de Python se involucraron en \u00e9l. El proyecto avanz\u00f3 r\u00e1pidamente en el contexto de los trabajos sobre im\u00e1genes cerebrales funcionales realizados por el INRIA (Instituto Nacional de Investigaci\u00f3n en Inform\u00e1tica y Autom\u00e1tica). As\u00ed, en 2009 se lanz\u00f3 una primera versi\u00f3n de Scikit-Learn. Desde entonces, se han lanzado no menos de cuarenta versiones hasta llegar a la actual versi\u00f3n 0.24.1. Esta cifra dice mucho sobre la implicaci\u00f3n, sobre el trabajo realizado en el proyecto por los desarrolladores de todo el mundo, cada versi\u00f3n mejora o a\u00f1ade nuevos m\u00e9todos estad\u00edsticos innovadores. Desde el principio, el objetivo era ambicioso: facilitar el uso de la biblioteca en varias plataformas y dotarla de una documentaci\u00f3n exhaustiva con ejemplos concretos sobre cada herramienta desarrollada. Hoy en d\u00eda Scikit-Learn es una de las bibliotecas m\u00e1s populares en Github. Por los objetivos marcados al inicio del proyecto, uno de los puntos fuertes de Scikit-Learn es su flexibilidad y la facilidad con la que se puede utilizar en un gran n\u00famero de problemas como por ejemplo la segmentaci\u00f3n de clientes, la recomendaci\u00f3n de productos, la detecci\u00f3n de fraudes&#8230; Por \u00faltimo, es importante destacar que Scikit-Learn es un proyecto de c\u00f3digo abierto disponible para todos bajo la <\/span><b>licencia BSD<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. En la web de la biblioteca encontrar\u00e1s documentaci\u00f3n muy precisa de los m\u00e9todos estad\u00edsticos disponibles con ejemplos para entenderlos, pero tambi\u00e9n casos pr\u00e1cticos para comparar los m\u00e9todos entre s\u00ed y comprenderlos mejor.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-460645b elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"460645b\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-a9ca80c\" data-id=\"a9ca80c\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div 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data-elementor-lightbox-title=\"L\u2019apprentissage-supervise\u0301-avec-scikit-learn\" data-e-action-hash=\"#elementor-action%3Aaction%3Dlightbox%26settings%3DeyJpZCI6Njg3MjcsInVybCI6Imh0dHBzOlwvXC9kYXRhc2NpZW50ZXN0LmNvbVwvZXNcL2ZpbGVzXC8yMDIwXC8xMlwvTGFwcHJlbnRpc3NhZ2Utc3VwZXJ2aXNlXHUwMzAxLWF2ZWMtc2Npa2l0LWxlYXJuLXNjYWxlZC5qcGciLCJzbGlkZXNob3ciOiI1NDNjY2QyIn0%3D\" href='https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2020\/12\/Lapprentissage-supervise\u0301-avec-scikit-learn-scaled.jpg'><img width=\"150\" height=\"150\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2020\/12\/Lapprentissage-supervise\u0301-avec-scikit-learn-150x150.jpg\" class=\"attachment-thumbnail size-thumbnail\" alt=\"Cheat Sheet apprentissage supervis\u00e9\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"gallery-1-68727\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2020\/12\/Lapprentissage-supervise\u0301-avec-scikit-learn-150x150.jpg 150w, 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src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2021\/06\/CheatSheet-Scikit-Learn-150x150.png\" class=\"attachment-thumbnail size-thumbnail\" alt=\"\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"gallery-1-73380\" \/><\/a>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<figcaption class='wp-caption-text gallery-caption' id='gallery-1-73380'>\n\t\t\t\tPerformance d&#8217;un mod\u00e8le\n\t\t\t\t<\/figcaption><\/figure>\n\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-144d467 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"144d467\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-5301262\" data-id=\"5301262\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b0bd33c elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b0bd33c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">La API de Scikit-Learn<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-550d57c elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"550d57c\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-db684c7\" data-id=\"db684c7\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a74efe3 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a74efe3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Se ha construido siguiendo ciertos principios para que sea f\u00e1cilmente aplicable a un gran n\u00famero de dominios :<\/span><\/p><ul><li><b>Coherencia <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Todos los objetos comparten una interfaz com\u00fan extra\u00edda de un conjunto limitado de m\u00e9todos, con una documentaci\u00f3n coherente.<\/span><\/li><li><b>Inspecci\u00f3n <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: todos los valores de los par\u00e1metros especificados se exponen como atributos p\u00fablicos.<\/span><\/li><li><b>Jerarqu\u00eda de objetos limitada <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: los algoritmos son los \u00fanicos que se representan mediante clases de Python; los conjuntos de datos se representan en formatos est\u00e1ndar (arrays de NumPy, DataFrames de Pandas, matrices dispersas de SciPy) y los nombres de los par\u00e1metros utilizan cadenas est\u00e1ndar de Python.<\/span><\/li><li><b>Composici\u00f3n <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: muchas tareas de aprendizaje autom\u00e1tico pueden expresarse como secuencias de algoritmos m\u00e1s fundamentales, y Scikit-Learn hace uso de esto siempre que sea posible.<\/span><\/li><li><b>Valores predeterminados razonables <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Cuando los modelos requieren par\u00e1metros especificados por el usuario, la biblioteca define un valor predeterminado adecuado. Estos principios se describen directamente en este documento que presenta los principios de la API de Scikit-Learn.<\/span><\/li><\/ul><p><span style=\"font-weight: 400;\">Estos 5 principios permiten en la pr\u00e1ctica un uso sencillo y fluido de la biblioteca, incluso para perfiles que no tienen una s\u00f3lida formaci\u00f3n matem\u00e1tica.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-559eac1 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"559eac1\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-28e9518\" data-id=\"28e9518\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1270733 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1270733\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Los fundamentos de Scikit-Learn<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-b167e00 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"b167e00\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-0c75775\" data-id=\"0c75775\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-93b22da elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"93b22da\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Como la API est\u00e1 estandarizada, sea cual sea el modelo que se vaya a utilizar, los pasos de modelado suelen ser los mismos :<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-65929f7 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"65929f7\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-4ac1cb7\" data-id=\"4ac1cb7\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d2d40e7 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"d2d40e7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"439\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2021\/05\/illu_scikit_blog_2-09.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-73285\" alt=\"scikit learn\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2021\/05\/illu_scikit_blog_2-09.png 1024w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2021\/05\/illu_scikit_blog_2-09-300x165.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2021\/05\/illu_scikit_blog_2-09-768x422.png 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-6a6b843 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"6a6b843\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-d431a4d\" data-id=\"d431a4d\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b32be61 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b32be61\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul><li><b>Elegir un modelo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> importando la clase adecuada de Scikit-Learn.<\/span><\/li><li><b>Establecer los par\u00e1metros del modelo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Si ya est\u00e1s seguro de los par\u00e1metros que quieres utilizar, puedes rellenarlos a mano, de lo contrario, la biblioteca tambi\u00e9n ofrece t\u00e9cnicas como <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">GridSearchCV<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> para encontrar los par\u00e1metros \u00f3ptimos.<\/span><\/li><li><b>Entrenar el modelo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en el conjunto de aprendizaje utilizando el m\u00e9todo de ajuste.<\/span><\/li><li><b>Probar el modelo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> con nuevos datos:<\/span><\/li><\/ul><p><span style=\"font-weight: 400;\">\u25e6<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> \u00a0 <\/span> <span style=\"font-weight: 400;\">Para el<\/span> <span style=\"font-weight: 400;\">aprendizaje supervisado,<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> utilizamos el m\u00e9todo de <\/span><b>predicci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en los datos de prueba.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">\u25e6<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> \u00a0 <\/span> <span style=\"font-weight: 400;\">Para el<\/span> <span style=\"font-weight: 400;\">aprendizaje no supervisado<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">, utilizamos los m\u00e9todos de <\/span><b>transformaci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> o <\/span><b>predicci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Estos 4 pasos suelen ser comunes a la utilizaci\u00f3n de un gran n\u00famero de modelos disponibles en la biblioteca, lo que permite, una vez que se ha comprendido la l\u00f3gica de construcci\u00f3n de un modelo, poder utilizar otros modelos muy f\u00e1cilmente.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-69455d6 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"69455d6\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-d97de20\" data-id=\"d97de20\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-83e6f3d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"83e6f3d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Scikit-Learn : muchas posibilidades<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-c65edde elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"c65edde\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-df82713\" data-id=\"df82713\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-aa4de15 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"aa4de15\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"498\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2021\/05\/ml_map-1024x638.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-66436\" alt=\"Cheat sheet scikit learn\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2021\/05\/ml_map-1024x638.png 1024w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2021\/05\/ml_map-300x187.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2021\/05\/ml_map-768x479.png 768w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2021\/05\/ml_map-1536x958.png 1536w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2021\/05\/ml_map-2048x1277.png 2048w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-03a654e elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"03a654e\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-7f61e7a\" data-id=\"7f61e7a\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f829e55 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f829e55\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">En un<\/span> <span style=\"font-weight: 400;\">art\u00edculo anterior<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> hablamos de los 5 pasos cruciales de un proyecto de datos :<\/span><\/p><ul><li><span style=\"font-weight: 400;\">Conocer los entresijos<\/span><\/li><li><span style=\"font-weight: 400;\">Recuperar y explorar los datos<\/span><\/li><li><span style=\"font-weight: 400;\">Preparar las bases de trabajo<\/span><\/li><li><span style=\"font-weight: 400;\">Seleccionar y entrenar un modelo<\/span><\/li><li><span style=\"font-weight: 400;\">Evaluar los resultados<\/span><\/li><\/ul><p><span style=\"font-weight: 400;\">En los \u00faltimos 3 pasos Scikit-Learn es una librer\u00eda muy utilizada que te proporciona todas las herramientas necesarias :<\/span><\/p><ul><li><span style=\"font-weight: 400;\">Para <\/span><b>preparar los datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, la biblioteca ofrece un arsenal de m\u00e9todos para:<\/span><\/li><\/ul><p><span style=\"font-weight: 400;\">\u25e6<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> \u00a0 <\/span> <b>Separar los datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en conjuntos de prueba y de aprendizaje utilizando la funci\u00f3n <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">train_test_split<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">.\u00a0<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">\u25e6<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> \u00a0 <\/span> <b>Codificar variables categ\u00f3ricas <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">con m\u00e9todos como <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">OneHotEncoder<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">\u25e6<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> \u00a0 <\/span> <b>Normalizar<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> los datos antes de modelizarlos con m\u00e9todos como <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">StandardScaler<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">\u25e6<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> \u00a0 <\/span> <b>Manejar los valores perdidos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> con m\u00e9todos de imputaci\u00f3n sencillos como <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">SimpleImputer<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> o m\u00e9todos m\u00e1s avanzados como <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">IterativeImputer<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">\u25e6<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> \u00a0 <\/span> <span style=\"font-weight: 400;\">Realizar la <\/span><b>selecci\u00f3n de variables<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> con, por ejemplo, <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">SelectKBest<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">\u25e6<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> \u00a0 <\/span> <b>Reducir el tama\u00f1o <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">de la serie de datos mediante m\u00e9todos como el <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">PCA<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> o el <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">TSNE<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Todos estos m\u00e9todos permiten preparar los datos de manera eficiente, un paso crucial en un proyecto y Scikit-Learn ofrece todas las herramientas necesarias para conseguirlo. Hemos citado a modo de ejemplo una peque\u00f1a parte de los m\u00e9todos disponibles,<\/span><a href=\"https:\/\/scikit-learn.org\/stable\/index.html\"> <span style=\"font-weight: 400;\">encontrar\u00e1s muchos m\u00e1s en la web<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-da780e1 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"da780e1\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-70d1c4a\" data-id=\"70d1c4a\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1bf3ef8 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"1bf3ef8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Convi\u00e9rtete en Data Scientist y domina Python<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-194cd03 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"194cd03\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-ad552cb\" data-id=\"ad552cb\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fcbbd55 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"fcbbd55\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><b>Aprendizaje supervisado y no supervisado en Scikit-Learn<\/b><\/p><ul><li><span style=\"font-weight: 400;\">Para seleccionar y entrenar un modelo, Scikit-Learn cubre dos tipos principales de aprendizaje:<\/span><\/li><\/ul><p><span style=\"font-weight: 400;\">\u25e6<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> \u00a0 <\/span> <span style=\"font-weight: 400;\">Aprendizaje supervisado <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">: existen muchos modelos, como la <\/span><b>regresi\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> log\u00edstica, la regresi\u00f3n lineal, las regresiones lineales penalizadas, como Ridge, Lasso o la red el\u00e1stica, los<\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/random-forest-bosque-aleatorio-definicion-y-funcionamiento\"> <span style=\"font-weight: 400;\">\u00e1rboles de decisi\u00f3n<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, los m\u00e9todos de conjunto, como los<\/span><b> bosques aleatorios<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, o los m\u00e9todos de <\/span><b>boosting<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, que son f\u00e1cilmente utilizables para tratar los problemas de clasificaci\u00f3n y regresi\u00f3n.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">\u25e6<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> \u00a0 <\/span> <span style=\"font-weight: 400;\">Aprendizaje no supervisado <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">: Tambi\u00e9n en este caso, el algoritmo <\/span><b>k-means<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, la <\/span><b>clasificaci\u00f3n jer\u00e1rquica ascendente<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>DBSCAN<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, las mezclas gaussianas son modelos disponibles y f\u00e1cilmente utilizables.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Para la mayor\u00eda de estos modelos, especialmente en el aprendizaje supervisado, no conocemos de antemano los par\u00e1metros m\u00e1s adecuados para obtener el mejor rendimiento posible. Por eso, Scikit-Learn ofrece herramientas como <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">GridSearchCV<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> o <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">RandomizedSearchCV<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> que nos permiten determinar los par\u00e1metros m\u00e1s adecuados de nuestro modelo mediante <\/span><b>validaci\u00f3n cruzada<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Estas dos funciones son muy utilizadas por la comunidad a la hora de modelar datos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La gran variedad de modelos propuestos en una sola biblioteca hacen de Scikit-Learn un imprescindible para la fase de modelado de datos en un project data.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En cuanto a la <\/span><b>evaluaci\u00f3n de los resultados<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, Scikit-Learn vuelve a obtener un resultado excepcional. Cuenta con m\u00e1s de <\/span><b>40 m\u00e9tricas disponibles<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para analizar los resultados de tus modelos. Algunos como <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">RMSE, MAE, MSE, r2_score<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> permiten evaluar y comparar los resultados de los modelos de regresi\u00f3n. Otros como <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">confusion_matrix, accuracy_score, classification_report<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> permiten evaluar y comparar los resultados de los modelos de clasificaci\u00f3n. Por \u00faltimo, tambi\u00e9n hay otros como <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">silhouette_score<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> para evaluar el rendimiento de los algoritmos de partici\u00f3n, como la clasificaci\u00f3n jer\u00e1rquica ascendente.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Es importante a\u00f1adir que Scikit-Learn gracias a un m\u00e9todo llamado <\/span><b><i>pipeline<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> permite <\/span><b>instanciar los 3 \u00faltimos pasos <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">de un proyecto en muy pocas l\u00edneas de c\u00f3digo. Por supuesto, esta herramienta se utiliza despu\u00e9s de probar diferentes modelos y determinar el mejor para nuestro problema.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-520a66a elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"520a66a\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-b49b263\" data-id=\"b49b263\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5314719 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"5314719\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Aprende a utilizar Scikit-Learn<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-085e6ce elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"085e6ce\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-acd973e\" data-id=\"acd973e\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-05d8110 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"05d8110\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Un poco de pr\u00e1ctica<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-574d7cf elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"574d7cf\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-977e13c\" data-id=\"977e13c\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b070062 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b070062\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Veamos un ejemplo concreto para entender la capacidad de Scikit-Learn para ofrecernos herramientas estad\u00edsticas para llevar a cabo un proyecto de datos con un m\u00ednimo de l\u00edneas de c\u00f3digo.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En este ejemplo, utilizaremos la serie de datos de <\/span><b>precios de viviendas de Boston<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> proporcionado por la biblioteca y trabajaremos con \u00e9l. Esta serie de datos no contiene valores perdidos y nuestro objetivo ser\u00e1<\/span><b> probar 3 modelos diferentes<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, encontrar para cada uno los par\u00e1metros \u00f3ptimos y luego comparar las puntuaciones obtenidas para determinar el mejor.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-2f0f395 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"2f0f395\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-61dc9ff\" data-id=\"61dc9ff\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6023378 elementor-widget elementor-widget-shortcode\" data-id=\"6023378\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"shortcode.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-shortcode\"><script src=\"https:\/\/gist.github.com\/Thibault-venet\/8d9c974464561a530f472d4e159ed27d.js\"><\/script><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-9ceaf6a elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"9ceaf6a\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-d92e33c\" data-id=\"d92e33c\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-da73e13 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"da73e13\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ejemplo de c\u00f3digo de Gist :<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">El c\u00f3digo puede dividirse en 4 pasos :<\/span><\/p><ul><li><span style=\"font-weight: 400;\">Importaci\u00f3n y escalamiento de datos mediante la clase <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">StandardScaler<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/li><li><span style=\"font-weight: 400;\">Selecci\u00f3n de variables mediante la clase <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">SelectKBest<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/li><li><span style=\"font-weight: 400;\">Entrenamiento de 3 modelos diferentes y b\u00fasqueda de los mejores par\u00e1metros mediante la clase <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">GridSearchCV.<\/span><\/i><\/li><li><span style=\"font-weight: 400;\">Comparaci\u00f3n y elecci\u00f3n del modelo \u00f3ptimo.<\/span><\/li><\/ul><p><span style=\"font-weight: 400;\">Un \u00faltimo paso consiste en<\/span><b> instanciar todos estos pasos en una sola l\u00ednea de c\u00f3digo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> con el mejor modelo utilizando la clase <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">pipeline<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">, y predecir y evaluar en el conjunto de prueba.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-43839c0 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"43839c0\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-3cfa5b4\" data-id=\"3cfa5b4\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bdda31f elementor-widget elementor-widget-shortcode\" data-id=\"bdda31f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"shortcode.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-shortcode\"><script 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data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">La librer\u00eda Scikit-Learn ofrece en la actualidad un gran n\u00famero de algoritmos con campos de aplicaci\u00f3n en muchos sectores como la industria, los seguros, la comprensi\u00f3n de datos de clientes, etc. En Datascientest te ense\u00f1aremos a utilizar, entender, interpretar y evaluar un gran n\u00famero de algoritmos de la librer\u00eda en problemas concretos. An\u00edmate a descubrir nuestros cursos.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-acd5e6f elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"acd5e6f\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-2449477\" data-id=\"2449477\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e629ec7 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"e629ec7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Descubre nuestros cursos de Data Science<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-368c374 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"368c374\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9d133c8 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"9d133c8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": {\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"\u00bfQu\u00e9 es Scikit-Learn?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Es una biblioteca de Python que proporciona acceso a versiones eficaces de muchos algoritmos comunes. Tambi\u00e9n proporciona una API propia y estandarizada. Por tanto, una de las grandes ventajas de Scikit-Learn es que una vez que se entiende el uso b\u00e1sico y su sintaxis para un tipo de modelo, cambiar a un nuevo modelo o algoritmo es muy sencillo. La biblioteca no solo permite hacer el modelado, sino que tambi\u00e9n puede garantizar los pasos de preprocesamiento que veremos en el siguiente art\u00edculo.\"\r\n    }\r\n  }\r\n}\r\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Si estudias datos y quieres extraer informaci\u00f3n de ellos, a menudo tendr\u00e1s que procesarlos , modificarlos y, sobre todo, construir modelos capaces de determinar cu\u00e1les son los patrones de tus datos para un problema determinado. Muchas bibliotecas de c\u00f3digo abierto permiten hacer esto hoy en d\u00eda, pero la m\u00e1s conocida de ellas es seguramente Scikit-Learn. 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