En aprendizaje automático la creación de un modelo es un proceso complejo que requiere llevar a cabo múltiples pasos. Siendo la preparación de los datos uno de los que más tiempo requiere. Tras la obtención de un conjunto de datos es necesario aplicarle a este diferentes operaciones antes de poder utilizar un estimador. A modo […]
Python
Instalación de PySpark en Anaconda y primeros pasos
Apache Spark es una solución de código abierto desarrollado para analizar y procesar datos a gran escala. Para utilizar esta herramienta en Python es necesario utilizar el API PySpark. En esta entrada se explicará cómo realizar la instalación de PySpark en Anaconda y cómo utilizar este desde un Notebook. ¿Qué es Apache Spark y PySpark? […]
Ejemplo de uso: regresión lineal con rpy2
En una entrada reciente se ha realizado una introducción a la librería de Python rpy2 con la que es posible utilizar R en Python. La integración de R con Python permite acceder a todos los paquetes disponibles en R sin salir de Python. Obteniendo así un entorno mucho más productivo. En esta ocasión se va […]
Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor
Los diccionarios son una estructura de datos muy utilizada en Python debido a gran flexibilidad que ofrecen. A diferencia de las listas o tuplas en las que se accede a los valores mediante un índice, en esta se utiliza una clave. La clave puede ser básicamente cualquier tipo de dato inmutable: enteros, reales, cadenas de […]
Utilizar R desde Python con rpy2
Python dispone de un gran ecosistema para el cálculo numérico, el análisis estadístico y el aprendizaje automático. Siendo el entorno favorito de muchos científicos de datos. Por otro lado, R es también un gran entorno para el análisis estadístico que dispone de una amplia colección de paquetes. A pesar de ellos, cada uno tiene sus […]
Implementación del método descenso del gradiente en Python
Una de las fases clave en los proyectos de aprendizaje automático es el entrenamiento de los modelos. El futuro rendimiento de los modelos dependerá en gran medida del éxito en esta fase. En esta es necesario identificar los parámetros de un modelo o método de aprendizaje automático con los que se consigue el máximo rendimiento […]
Algunas librerías interesantes de Python para ciencia de datos
En una entrada anterior se recopilaron las cuatro librerías más importantes de Python para los científicos de datos. En esta entrada se van a ver otras seis librerías también interesantes de Python para ciencia de datos. Cada una de ellas permite trabajar en un tipo de problema concreto. imbalanced-learn El entrenamiento de los algoritmos de […]
Selección de una submuestra en Python con pandas
La generación de muestras aleatorias a partir de conjunto de datos es una tarea bastante habitual. Al realizar el entrenamiento de un modelo supervisado es habitual dejar un conjunto de datos para una validación posterior. También en algunos estudios estadísticos pueden realizarse únicamente con un conjunto de los datos originales. Por este motivo los objetos […]
Utilizar el portapapeles en Python con pandas
El portapapeles es una forma rápida de mover datos entre las aplicaciones abiertas en una sesión. Por ejemplo, es posible copiar el código publicado e insertarlo en un editor de texto. Otra aplicación es copiar una parte de los datos de una hoja de cálculo e insertarlos en otra o en una sesión de Python. […]
Convertir un diccionario en DataFrame en Python
Los diccionarios son unas estructuras de datos muy flexibles que relacionan una clave con un valor. En Python la clave puede ser cualquier tipo de dato inmutable y el valor puede ser cualquier tipo de dato. La principal diferencia entre los diccionarios y las listas o tuplas es el cómo se acceden a los valores. […]
