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Neural networks en la práctica

Neural networks en la práctica - Tutorial de Python

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Neural networks en la práctica

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A continuación te voy a mostrar y comentar un ejemplo de código sobre cómo podemos usar el paquete Scikit-learn para ajustar redes neuronales. Aquí son las dos funciones principales. Una en función de si tenemos datos categóricos y la otra en función de si tenemos datos numéricos. Y vamos a necesitar también escalar nuestros datos con esta función. Aquí vamos a realizar una validación externa y a evaluar el modelo. Lo primero que hago es importar la base de datos. Selecciono una pequeña submuestra, que es lo que vamos a usar para ver este ejemplo. Aunque claramente las redes neuronales también funcionan para volúmenes de datos mucho mayores. Y partimos nuestra base de datos en regresoras y variable respuesta. Lo primero que hago es partir la base de datos en el conjunto "training" para entrenar, y el conjunto "testing" para evaluar. Voy a escoger un 80 % de "training" y un 20 % de "testing". Podría usar cualquier otra proporción. Y lo que vamos a necesitar previamente es escalar…

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