En este tutorial, vamos a aprender a utilizar la biblioteca de scikit-learn para realizar data mining en el contexto de clasificación con árboles de clasificación. Los árboles de clasificación son una técnica popular en machine learning que se utiliza para predecir la clase a la que pertenece una observación, basándose en una serie de variables predictoras.
Primero, necesitaremos importar las bibliotecas necesarias, que incluyen numpy, pandas y scikit-learn.
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_scoreA continuación, cargaremos nuestro conjunto de datos en un DataFrame de pandas.
data = pd.read_csv('data.csv')Luego, separaremos nuestros datos en variables independientes (X) y la variable dependiente (y).
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']Dividiremos nuestros datos en un conjunto de entrenamiento y un conjunto de prueba.
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)Ahora, crearemos un árbol de clasificación y lo entrenaremos utilizando el conjunto de entrenamiento.
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)Una vez entrenado el modelo, podemos hacer predicciones en el conjunto de prueba.
y_pred = clf.predict(X_test)Finalmente, evaluaremos el rendimiento de nuestro modelo utilizando la precisión como métrica.
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)Esto es solo un ejemplo simple de cómo utilizar árboles de clasificación en scikit-learn para realizar data mining en el contexto de clasificación. Hay muchas otras técnicas y funcionalidades que podemos explorar en esta biblioteca, así que te animo a que sigas practicando y experimentando con diferentes modelos y configuraciones. ¡Buena suerte!
