Predicción con Redes Neuronales utilizando SciKitLearn en Python: Nivel Básico

En este tutorial, vamos a aprender sobre redes neuronales y cómo usarlas para hacer predicciones utilizando SciKitLearn en Python. Este tutorial es muy básico y está diseñado para aquellos que recién comienzan en el desarrollo de machine learning.

¿Qué son las redes neuronales?

Las redes neuronales son algoritmos de machine learning inspirados en el funcionamiento del cerebro humano. Consisten en un conjunto de neuronas interconectadas que se organizan en capas. Cada neurona realiza una operación matemática simple y envía su resultado a las neuronas de la siguiente capa. Las redes neuronales son capaces de aprender patrones en los datos y hacer predicciones en base a esos patrones.

Instalación de SciKitLearn

Antes de comenzar con el tutorial, necesitamos instalar SciKitLearn en nuestro entorno de Python. Puedes hacerlo ejecutando el siguiente comando en tu terminal:

pip install scikit-learn

Importar bibliotecas necesarias

Para utilizar las redes neuronales en Python, necesitamos importar las siguientes bibliotecas:

import numpy as np
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split

Cargar el conjunto de datos

En este tutorial, vamos a utilizar un conjunto de datos de ejemplo para predecir las ventas de una tienda en base a diferentes características. Puedes descargar el conjunto de datos de ejemplo desde [Enlace al conjunto de datos].

# Cargar el conjunto de datos
data = np.loadtxt('sales_data.csv', delimiter=',')

# Separar las características (X) y la variable objetivo (y)
X = data[:, :-1]
y = data[:, -1]

Dividir el conjunto de datos en entrenamiento y prueba

Es importante dividir nuestro conjunto de datos en un conjunto de entrenamiento y un conjunto de prueba para evaluar el rendimiento de nuestro modelo de redes neuronales.

# Dividir el conjunto de datos en entrenamiento y prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

Crear y entrenar el modelo de redes neuronales

Ahora que hemos preparado nuestros datos, podemos crear y entrenar nuestro modelo de redes neuronales.

# Crear el modelo de redes neuronales
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(100,), max_iter=500)

# Entrenar el modelo
model.fit(X_train, y_train)

Realizar predicciones con el modelo

Una vez que hemos entrenado nuestro modelo de redes neuronales, podemos realizar predicciones en el conjunto de prueba.

# Realizar predicciones en el conjunto de prueba
predictions = model.predict(X_test)

print(predictions)

¡Y eso es todo! Ahora has aprendido cómo usar redes neuronales para hacer predicciones en Python utilizando SciKitLearn. Recuerda que este tutorial es muy básico y hay mucho más que puedes aprender sobre redes neuronales y machine learning en general. ¡Sigue practicando y experimentando!