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conda create -n ml_curso python=3.9
El código de ejemplo: La forma en que se explica el entrenamiento de un modelo con sklearn es elegante y directa. Por ejemplo, verás lo sencillo que es entrenar un clasificador: conda create -n ml_curso python=3
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
# Suponiendo que X e y son tus datos
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
Este enfoque práctico permite que el lector entienda la API de sklearn, que es consistente a través de todos sus estimadores. Este enfoque práctico permite que el lector entienda
from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) from sklearn
El aprendizaje automático (machine learning) dejó de ser una curiosidad académica para convertirse en una habilidad esencial en tecnología, investigación y negocios. Para quienes hablan español, la curva de entrada puede suavizarse con tres herramientas clave del ecosistema Python: scikit-learn, Keras y TensorFlow. Este editorial ofrece una visión práctica y orientada a la acción sobre qué hace cada librería, cuándo usarlas y cómo descargarlas e instalarlas de forma ordenada para comenzar a aprender con ejemplos reales.