Tutorial: ¡SCIKIT-LEARN DESDE CERO!

En este tutorial aprenderás a utilizar la biblioteca scikit-learn para el aprendizaje automático en Python. ¡Comencemos desde cero!

¿Qué es scikit-learn?

Scikit-learn es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto que se integra con las herramientas de software científico de Python como NumPy y matplotlib. Ofrece una variedad de algoritmos de aprendizaje automático para problemas de clasificación, regresión, clustering, etc.

Instalación de scikit-learn

Para instalar scikit-learn, puedes usar pip en tu terminal:

pip install -U scikit-learn

Primeros pasos

Una vez instalado, puedes importar scikit-learn en tu script de Python:

import sklearn

Ejemplo de clasificación con scikit-learn

Veamos un ejemplo simple de clasificación utilizando el algoritmo de vecinos más cercanos (KNN) en scikit-learn:

from sklearn import neighbors, datasets

# Cargamos un conjunto de datos de iris
iris = datasets.load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# Creamos el modelo KNN
knn = neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# Ajustamos el modelo a los datos
knn.fit(X, y)

# Realizamos una predicción
prediccion = knn.predict([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2]])
print("La especie predicha es:", iris.target_names[prediccion])

¡Sigue aprendiendo!

Este ha sido solo un breve vistazo a lo que puedes hacer con scikit-learn. Te animamos a explorar más algoritmos, técnicas y aplicaciones de aprendizaje automático con esta poderosa biblioteca.