Al trabajar con modelos de clasificación multiclase es posible que al intentar medir la exhaustividad (recal) en Scikit-learn nos aparezca un mensaje de advertencia del estilo: Recall is ill-defined and being set to 0.0 in labels with no true samples. Este es un problema que aparece porque entre los valores predichos existe una clase que no se observa en el conjunto de valores … [Leer más...] acerca de Solucionar el problema: Recall is ill-defined and being set to 0.0 in labels
Borrar las carpetas .ipynb_checkpoints en Windows
La semana pasada se ha visto cómo eliminar todas las carpetas .ipynb_checkpoints que se encuentren en un subdirectorio usando comando de UNIX. Por lo que este truco solamente se podía utilizar en sistemas Linux o macOS. Por eso algunos me han preguntado si existe una forma similar de hacer lo mismo en Windows. Afortunadamente, aunque los comandos son un poco más complicados, … [Leer más...] acerca de Borrar las carpetas .ipynb_checkpoints en Windows
Selección condicional con Pandas
Al importar un conjunto de datos en una sesión de Python no todos los registros de este tienen porque ser de interés para el análisis que se pretende realizar. Por lo que saber seleccionar los elementos necesarios de una forma rápida es de gran ayuda a la hora de realizar casi cualquier trabajo. Siendo esta una tarea que se puede realizar fácilmente si se aprovechan … [Leer más...] acerca de Selección condicional con Pandas
Seleccionar las mejores características para un modelo con Scikit-learn
Cuando trabajamos con conjuntos de datos es habitual que no todas las características sean significativas, por lo que incluirlas puede ser más perjudicial que beneficioso para un modelo de aprendizaje automático. Por eso es importante seleccionar las mejores características. En Scikit-learn existen varias herramientas para ello, siendo una de las más sencillas de utilizar … [Leer más...] acerca de Seleccionar las mejores características para un modelo con Scikit-learn
Eliminar las carpetas .ipynb_checkpoints en Linux y macOS
Al trabajar con archivos Jupyter es normal encontrar en nuestros ordenadores carpetas ocultas .ipynb_checkpoints. En donde se almacenan los puntos de control gracias a los cuales es posible volver atrás en los Notebooks. Aunque, cuando se elimina el archivo ipynb, no se elimina la carpeta y menos el contenido de esta. Lo que se puede traducir en valioso espacio ocupado en … [Leer más...] acerca de Eliminar las carpetas .ipynb_checkpoints en Linux y macOS
NumPy: Concatenar matrices con vectores en NumPy
Para unir el contenido de varias matrices de NumPy se puede recurrir a la función concatenate(), con la que fácilmente se puede concatenar matrices con matrices. Pero en el caso de que sea necesario concatenar matrices con vectores es necesario usar un truco para ello.Como no concatenar matrices con vectores en NumPyPosiblemente, después de aprender como se tiene que … [Leer más...] acerca de NumPy: Concatenar matrices con vectores en NumPy
Ventajas de guardar las contraseñas con sal y pimienta
Almacenar las contraseñas en un sistema para validar usuarios es un punto realmente conflictivo. Obviamente es necesario conservar la información necesaria para validar que las credenciales introducidas son válidas, pero a ser posible, sin guardar la contraseña en sí. Para que así en el caso de que una atacante logre robar los datos almacenados con la información de los … [Leer más...] acerca de Ventajas de guardar las contraseñas con sal y pimienta
Truco: Obtener un objeto de una función flecha en JavaScript
Las funciones flecha de JavaScript son una herramienta fantástica para hacer más sencillo y compacto el código. Además de ser clave para que el código sea más legible cuando se trabaja con programación funcional. Aún así, obtener como respuesta un objeto de una función flecha puede ser algo complicado, especialmente si se desea dejar la función solamente en una línea. Veamos a … [Leer más...] acerca de Truco: Obtener un objeto de una función flecha en JavaScript
Importar un Notebook Python como un archivo py
Reutilizar el código que se ha escrito en un archivo py es tremendamente sencillo, solamente se tiene que usar la instrucción import seguida del nombre de este. Un método que no funciona en el caso de los Notebooks. Afortunadamente, para solucionar este problema y facilitar la reutilización de nuestras funciones se puede recurrir al paquete ipynb. Gracias al cual se pueden … [Leer más...] acerca de Importar un Notebook Python como un archivo py
Estandarización de los mensajes en Git
A la hora de escribir código siempre es necesario prestar atención a los comentarios. Especialmente a que estos sean los necesarios, un exceso puede ser más una fuente de ruido que otra cosa, para que una persona pueda comprender lo que se presencia hacer. En especial, nosotros mismos en el futuro. Algo que también sucede en los sistemas de gestión de versiones. Los mensajes … [Leer más...] acerca de Estandarización de los mensajes en Git
Resolver problema de credenciales en Bitbucket
Para aquellos que trabajáis con Bitbucket para alojar vuestros repositorios Git es posible que os habréis encontrado recientemente con un problema de credenciales. Al intentar sincronizar un repositorio, con las mismas contraseñas que empezamos hasta ahora, es posible encontrarse con un error. Esto es porque, a partir del 1 de marzo de 2022, ya no es posible usar las … [Leer más...] acerca de Resolver problema de credenciales en Bitbucket
Representar árboles de decisiones con Scikit-Learn
Los árboles de decisión son una familia de algoritmos de aprendizaje supervisados ampliamente utilizados debido a que, a pesar de su simplicidad, pueden realizan buenas predicciones en una amplia variedad de problemas. Además, la simplicidad de su planteamiento hace que sus resultados sean fácilmente interpretables. Permitiendo no solo obtener predicciones relevantes, sino … [Leer más...] acerca de Representar árboles de decisiones con Scikit-Learn