elaprendiz0000

Support Vector Machines con Python Support Vector Machines con Python Support Vector Machines (SVM) son algoritmos de aprendizaje supervisado muy potentes, a menudo utilizados para problemas de clasificación. Este artículo demuestra cómo utilizar SVM en Python con la biblioteca scikit-learn y proporciona una explicación de la teoría subyacente. 1. Implementación en Python Código en Python: import numpy as np # Biblioteca para trabajar con arreglos y operaciones matemáticas import matplotlib.pyplot as plt # Biblioteca para crear gráficos y visualizaciones from sklearn import datasets # Módulo para cargar y manejar conjuntos de datos estándar from sklearn.model_selection import train_test_split # Función para dividir los datos en entrenamiento y prueba from sklearn.svm import SVC # Clase para implementar Support Vector Machines # 1. Cargar datos # Usaremos el dataset de iris, seleccionando solo dos clases para sim...

Guion de Formación en Matemáticas y R Guion de Formación en Matemáticas y R Este guion está diseñado para aprender y consolidar conocimientos sobre matrices de confusión, diagramas de mosaico, análisis de componentes principales (PCA) y diagramas ROC utilizando la plataforma R. 1. Matrices de Confusión Teoría Matemática: Definición: Una matriz de confusión evalúa el rendimiento de un modelo de clasificación. Consiste en una tabla que compara las predicciones del modelo con los valores reales. Componentes: Verdaderos Positivos (TP) Falsos Positivos (FP) Verdaderos Negativos (TN) Falsos Negativos (FN) Métricas derivadas: Precisión: Precision = TP / (TP + FP) Sensibilidad: Recall = TP / (TP + FN) Especificidad: Specificity = TN /...

Tradición vs Modernidad: Reflexiones a Través de la Literatura y la Filosofía Tradición vs Modernidad: Reflexiones a Través de la Literatura y la Filosofía Primera Fase: Fundamentos del Individuo y los Símbolos "El hombre y sus símbolos" – Carl Jung Introducción accesible a los símbolos y arquetipos, esencial para comprender el papel de los mitos en la tradición y la modernidad. "Ideas y creencias" – José Ortega y Gasset Explora cómo las creencias tradicionales estructuran el pensamiento colectivo y cómo las ideas modernas desafían esas estructuras. "El yo y el inconsciente" – Carl Jung Profundiza en cómo el individuo puede integrar los elementos arquetípicos y reconciliarse con su pasado cultural. "La decadencia de Occidente" (Vol. 1: Forma y realidad) – Oswald Spengler Introduce la visión cíclica de la historia de Spengler, mostrando cómo las civilizaciones nacen, crecen y...

Conceptos de Chi-Cuadrado y P-Value Conceptos de Chi-Cuadrado y P-Value Profundicemos en los conceptos matemáticos del estadístico chi-cuadrado (χ²) y del valor p (p-value). Prueba de Chi-Cuadrado (χ²) La prueba de chi-cuadrado es una prueba estadística que se utiliza para determinar si existe una asociación significativa entre dos variables categóricas. Esta prueba compara las frecuencias observadas con las frecuencias esperadas bajo la hipótesis de que no existe ninguna relación entre las variables (hipótesis nula). Fórmula del Estadístico Chi-Cuadrado χ² = ∑ ( (O_i - E_i)² / E_i ) Donde: O_i es la frecuencia observada en la categoría i. E_i es la frecuencia esperada en la categoría i. ∑ es la suma de todas las categorías. Procedimiento de la Prueba Chi-Cuadrado Calcular las Frecuencias Esperadas : Bajo la hipótesis nula, se calcula la frecuencia esperada para cada combinación...

Comprendiendo las Curvas ROC y el Análisis de Rendimiento de Modelos de Clasificación El análisis de curvas ROC (Receiver Operating Characteristic) es esencial para evaluar el rendimiento de modelos de clasificación binaria. Este artículo desglosa el proceso, explicando desde la recolección de datos hasta la interpretación de las métricas. A continuación, presentamos una Paso 1: Preparación de los Datos Primero, imaginemos que tenemos un conjunto de datos con predicciones de probabilidades y las clases reales de los resultados. Supongamos que trabajamos con la predicción de diabetes en pacientes: Paciente Nivel de Glucosa Presión Arterial Clase (Diabetes) A 150 85 1 B 120 75 0 C 180 95 1 D 110 80 0 Clases: Las clases representan las categorías a predecir. Aquí, 1 indica presencia de diabetes y 0 ausencia. Probabilidades: Son las estimaciones que ...

  Introducción En el análisis de datos, la correcta partición y visualización de los datasets es crucial para obtener conclusiones precisas y valiosas. En este artículo, exploraremos diversas técnicas en R para particionar datasets, crear histogramas, scatterplots, boxplots, y ajustar curvas de regresión y suavizado. 1. Partición de Datasets La partición de datasets es una etapa fundamental en el proceso de machine learning. Permite dividir los datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba para asegurar que nuestros modelos se entrenen y evalúen adecuadamente. Función para Particionar Datasets # Función para automatizar la partición de datasets partition_data <- function(data, target_column, train_ratio = 0.7, validate_ratio = NULL, seed = 123) {   # Establecer la semilla para reproducibilidad   set.seed(seed)      # Crear partición de entrenamiento   training_ids <- createDataPartition(data[[target_column]], p = train_ratio, list = FA...