Proyecto 2: Predicción de precios de casas
Recopilación y Preprocesamiento de Datos
Ahora que hemos definido nuestra declaración del problema, ¡no podemos esperar para sumergirnos en los datos, verdad? Los datos son la base de cualquier proyecto de aprendizaje automático. Es como la pintura para un artista, sin ella, no hay obra maestra. ¡Pero recuerda, una paleta desordenada no creará una Mona Lisa! De manera similar, datos desordenados no nos ayudarán a construir un modelo confiable. Por lo tanto, es crucial entender y preprocesar nuestros datos antes de pasar a la parte divertida: ¡modelar!
Recopilación de Datos
Para este proyecto, asumiremos que tienes acceso a un conjunto de datos rico que contiene diversas características de las viviendas, junto con sus precios de venta. Esto podría ser un conjunto de datos disponible públicamente o uno que hayas recopilado tú mismo.
Código de Ejemplo: Explorando el Conjunto de Datos
Antes de continuar, echemos un vistazo a las características del conjunto de datos y a algunas entradas de muestra para comprender mejor.
# Viewing the columns in the dataset
print("Columns in the dataset: ", df.columns)
# Summary statistics
print("\\nSummary statistics:")
print(df.describe())Preprocesamiento de Datos
El preprocesamiento de datos es como la limpieza para los científicos de datos. Puede que no sea la parte más emocionante del trabajo, pero es absolutamente vital.
Manejo de Valores Faltantes
Los valores faltantes pueden distorsionar el poder predictivo de un modelo. Entonces, veamos si tenemos alguno.
# Checking for missing values
missing_values = df.isnull().sum()
print("Missing values per column:")
print(missing_values)Si alguna columna tiene valores faltantes, podrías decidir llenarlos con la media o mediana de esa columna o incluso decidir eliminar esas filas por completo.
# Filling missing values with the median value of the column
df.fillna(df.median(), inplace=True)Codificación de Datos
Nuestro conjunto de datos podría contener variables categóricas como 'Vecindario' o 'Tipo de Techo'. Necesitamos convertir estas en valores numéricos.
# One-hot encoding of categorical variables
df = pd.get_dummies(df, drop_first=True)Escalado de Características
Finalmente, necesitamos escalar nuestras características para que ninguna variable tenga más influencia que otra.
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
df_scaled = scaler.fit_transform(df)¡Y listo, tus datos ahora están listos para ser alimentados en un modelo de aprendizaje automático!
En la siguiente sección, tomaremos estos datos preprocesados y los usaremos para entrenar nuestros modelos predictivos. Pero por ahora, date una palmadita en la espalda. ¡Has hecho una limpieza de datos de calidad y confía en nosotros, tu futuro te lo agradecerá!
Mantente atento y sigamos avanzando en este viaje de aprendizaje!
Recopilación y Preprocesamiento de Datos
Ahora que hemos definido nuestra declaración del problema, ¡no podemos esperar para sumergirnos en los datos, verdad? Los datos son la base de cualquier proyecto de aprendizaje automático. Es como la pintura para un artista, sin ella, no hay obra maestra. ¡Pero recuerda, una paleta desordenada no creará una Mona Lisa! De manera similar, datos desordenados no nos ayudarán a construir un modelo confiable. Por lo tanto, es crucial entender y preprocesar nuestros datos antes de pasar a la parte divertida: ¡modelar!
Recopilación de Datos
Para este proyecto, asumiremos que tienes acceso a un conjunto de datos rico que contiene diversas características de las viviendas, junto con sus precios de venta. Esto podría ser un conjunto de datos disponible públicamente o uno que hayas recopilado tú mismo.
Código de Ejemplo: Explorando el Conjunto de Datos
Antes de continuar, echemos un vistazo a las características del conjunto de datos y a algunas entradas de muestra para comprender mejor.
# Viewing the columns in the dataset
print("Columns in the dataset: ", df.columns)
# Summary statistics
print("\\nSummary statistics:")
print(df.describe())Preprocesamiento de Datos
El preprocesamiento de datos es como la limpieza para los científicos de datos. Puede que no sea la parte más emocionante del trabajo, pero es absolutamente vital.
Manejo de Valores Faltantes
Los valores faltantes pueden distorsionar el poder predictivo de un modelo. Entonces, veamos si tenemos alguno.
# Checking for missing values
missing_values = df.isnull().sum()
print("Missing values per column:")
print(missing_values)Si alguna columna tiene valores faltantes, podrías decidir llenarlos con la media o mediana de esa columna o incluso decidir eliminar esas filas por completo.
# Filling missing values with the median value of the column
df.fillna(df.median(), inplace=True)Codificación de Datos
Nuestro conjunto de datos podría contener variables categóricas como 'Vecindario' o 'Tipo de Techo'. Necesitamos convertir estas en valores numéricos.
# One-hot encoding of categorical variables
df = pd.get_dummies(df, drop_first=True)Escalado de Características
Finalmente, necesitamos escalar nuestras características para que ninguna variable tenga más influencia que otra.
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
df_scaled = scaler.fit_transform(df)¡Y listo, tus datos ahora están listos para ser alimentados en un modelo de aprendizaje automático!
En la siguiente sección, tomaremos estos datos preprocesados y los usaremos para entrenar nuestros modelos predictivos. Pero por ahora, date una palmadita en la espalda. ¡Has hecho una limpieza de datos de calidad y confía en nosotros, tu futuro te lo agradecerá!
Mantente atento y sigamos avanzando en este viaje de aprendizaje!
Recopilación y Preprocesamiento de Datos
Ahora que hemos definido nuestra declaración del problema, ¡no podemos esperar para sumergirnos en los datos, verdad? Los datos son la base de cualquier proyecto de aprendizaje automático. Es como la pintura para un artista, sin ella, no hay obra maestra. ¡Pero recuerda, una paleta desordenada no creará una Mona Lisa! De manera similar, datos desordenados no nos ayudarán a construir un modelo confiable. Por lo tanto, es crucial entender y preprocesar nuestros datos antes de pasar a la parte divertida: ¡modelar!
Recopilación de Datos
Para este proyecto, asumiremos que tienes acceso a un conjunto de datos rico que contiene diversas características de las viviendas, junto con sus precios de venta. Esto podría ser un conjunto de datos disponible públicamente o uno que hayas recopilado tú mismo.
Código de Ejemplo: Explorando el Conjunto de Datos
Antes de continuar, echemos un vistazo a las características del conjunto de datos y a algunas entradas de muestra para comprender mejor.
# Viewing the columns in the dataset
print("Columns in the dataset: ", df.columns)
# Summary statistics
print("\\nSummary statistics:")
print(df.describe())Preprocesamiento de Datos
El preprocesamiento de datos es como la limpieza para los científicos de datos. Puede que no sea la parte más emocionante del trabajo, pero es absolutamente vital.
Manejo de Valores Faltantes
Los valores faltantes pueden distorsionar el poder predictivo de un modelo. Entonces, veamos si tenemos alguno.
# Checking for missing values
missing_values = df.isnull().sum()
print("Missing values per column:")
print(missing_values)Si alguna columna tiene valores faltantes, podrías decidir llenarlos con la media o mediana de esa columna o incluso decidir eliminar esas filas por completo.
# Filling missing values with the median value of the column
df.fillna(df.median(), inplace=True)Codificación de Datos
Nuestro conjunto de datos podría contener variables categóricas como 'Vecindario' o 'Tipo de Techo'. Necesitamos convertir estas en valores numéricos.
# One-hot encoding of categorical variables
df = pd.get_dummies(df, drop_first=True)Escalado de Características
Finalmente, necesitamos escalar nuestras características para que ninguna variable tenga más influencia que otra.
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
df_scaled = scaler.fit_transform(df)¡Y listo, tus datos ahora están listos para ser alimentados en un modelo de aprendizaje automático!
En la siguiente sección, tomaremos estos datos preprocesados y los usaremos para entrenar nuestros modelos predictivos. Pero por ahora, date una palmadita en la espalda. ¡Has hecho una limpieza de datos de calidad y confía en nosotros, tu futuro te lo agradecerá!
Mantente atento y sigamos avanzando en este viaje de aprendizaje!
Recopilación y Preprocesamiento de Datos
Ahora que hemos definido nuestra declaración del problema, ¡no podemos esperar para sumergirnos en los datos, verdad? Los datos son la base de cualquier proyecto de aprendizaje automático. Es como la pintura para un artista, sin ella, no hay obra maestra. ¡Pero recuerda, una paleta desordenada no creará una Mona Lisa! De manera similar, datos desordenados no nos ayudarán a construir un modelo confiable. Por lo tanto, es crucial entender y preprocesar nuestros datos antes de pasar a la parte divertida: ¡modelar!
Recopilación de Datos
Para este proyecto, asumiremos que tienes acceso a un conjunto de datos rico que contiene diversas características de las viviendas, junto con sus precios de venta. Esto podría ser un conjunto de datos disponible públicamente o uno que hayas recopilado tú mismo.
Código de Ejemplo: Explorando el Conjunto de Datos
Antes de continuar, echemos un vistazo a las características del conjunto de datos y a algunas entradas de muestra para comprender mejor.
# Viewing the columns in the dataset
print("Columns in the dataset: ", df.columns)
# Summary statistics
print("\\nSummary statistics:")
print(df.describe())Preprocesamiento de Datos
El preprocesamiento de datos es como la limpieza para los científicos de datos. Puede que no sea la parte más emocionante del trabajo, pero es absolutamente vital.
Manejo de Valores Faltantes
Los valores faltantes pueden distorsionar el poder predictivo de un modelo. Entonces, veamos si tenemos alguno.
# Checking for missing values
missing_values = df.isnull().sum()
print("Missing values per column:")
print(missing_values)Si alguna columna tiene valores faltantes, podrías decidir llenarlos con la media o mediana de esa columna o incluso decidir eliminar esas filas por completo.
# Filling missing values with the median value of the column
df.fillna(df.median(), inplace=True)Codificación de Datos
Nuestro conjunto de datos podría contener variables categóricas como 'Vecindario' o 'Tipo de Techo'. Necesitamos convertir estas en valores numéricos.
# One-hot encoding of categorical variables
df = pd.get_dummies(df, drop_first=True)Escalado de Características
Finalmente, necesitamos escalar nuestras características para que ninguna variable tenga más influencia que otra.
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
df_scaled = scaler.fit_transform(df)¡Y listo, tus datos ahora están listos para ser alimentados en un modelo de aprendizaje automático!
En la siguiente sección, tomaremos estos datos preprocesados y los usaremos para entrenar nuestros modelos predictivos. Pero por ahora, date una palmadita en la espalda. ¡Has hecho una limpieza de datos de calidad y confía en nosotros, tu futuro te lo agradecerá!
Mantente atento y sigamos avanzando en este viaje de aprendizaje!