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¿Te interesa el sector de la programación informática? ¿Conoces Python y su importancia en este campo? ¡Es el momento de formarte y especializarte en uno de los softwares más importantes del momento! Pero, antes de nada, queremos que conozcas nuestro Diplomado en Python 100% en línea, que te ayudará a conocer más sobre cómo encontrar al vecino más cercano. ¡Vamos allá!
El vecino más cercano es un concepto importante en muchas áreas de la informática, como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la minería de datos.
En la era actual ha evolucionado hasta el punto de volverse cada vez más indispensable. Por esa razón, el día de hoy te daremos todos los detalles para que aprendas cómo trabajar con el vecino más cercano utilizando Python.
Es un algoritmo utilizado para buscar el objeto o dato más cercano a un objeto o dato de referencia en una base de datos. Es una técnica comúnmente utilizada en la clasificación, la regresión y el clustering.
Por ejemplo, supongamos que tienes una base de datos de clientes de una tienda en línea y quieres recomendar productos similares a un cliente en función de su historial. Para hacer esto puedes utilizar el algoritmo y así encontrar los clientes con historiales de compra similares y recomendar los productos que han comprado.
Python tiene una amplia variedad de bibliotecas y herramientas para trabajar con los algoritmo K vecinos más cercanos. En este tutorial, utilizaremos la biblioteca Scikit-learn, que es una biblioteca de aprendizaje automático de Python.
Para instalar Scikit-learn, abrimos una terminal o línea de comandos y ejecutamos el siguiente comando:
pip install scikit-learn
Para demostrar cómo funciona el algoritmo, vamos a utilizar un conjunto de datos de iris. Este es un conjunto de datos muy comúnmente utilizado en la clasificación.
Fue creado por el estadístico y biólogo británico Ronald Fisher en 1936. Este conjunto de datos contiene información sobre la longitud y la anchura de los sépalos y pétalos de tres especies diferentes de iris.
Podemos cargar el conjunto de datos de iris en Python utilizando la biblioteca Scikit-learn de la siguiente manera:
from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris()
Para crear un modelo, utilizaremos la clase KNeighborsClassifier de la biblioteca Scikit-learn. Esta clase implementa el algoritmo para la clasificación.
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
En este ejemplo, lo estamos creando con un parámetro de n_neighbors=3, lo que significa que el modelo buscará los tres vecinos más cercanos.
Antes de que podamos utilizarlo para hacer predicciones, debemos entrenar el modelo con los datos de adiestramiento. En este caso, utilizaremos los de iris que hemos cargado en el paso 2.
model.fit(iris.data, iris.target)
Una vez que hemos entrenado el modelo, podemos hacer predicciones utilizando la función predict() del modelo. En este ejemplo, haremos una predicción basada en los valores de los sépalos y pétalos de una flor de iris.
# Datos de ejemplo de una flor de iris
sepal_length = 5.1
sepal_width = 3.5
petal_length = 1.4
petal_width = 0.2
# Hacer una predicción utilizando el modelo del vecino más cercano predicted_species = model.predict([[sepal_length, sepal_width, petal_length, petal_width]]) print(predicted_species)
En este ejemplo, estamos utilizando la función predict() para hacer una predicción basada en los valores de los sépalos y pétalos de una flor de iris. El resultado es un array que contiene la especie de iris predicha por el modelo. En este caso, el modelo predice que la flor de iris dada es de la especie 0, que corresponde a Iris setosa.
El rendimiento depende en gran medida del número de vecinos que se utilizan en la búsqueda. Si es demasiado pequeño, el modelo puede ser demasiado simplista y no capturar la complejidad de los datos. Si el número de vecinos es demasiado grande, el modelo puede ser demasiado complejo y no generalizar bien para datos nuevos.
Para encontrar el número óptimo de vecinos, podemos utilizar la técnica de validación cruzada. En esta técnica, dividimos los datos de entrenamiento en varios conjuntos y utilizamos cada conjunto para entrenar el modelo y evaluar su rendimiento en los datos de prueba.
from sklearn.model_selection import cross_val_score
# Validación cruzada con diferentes números de vecinos for i in range(1, 10):
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=i)
scores = cross_val_score(model, iris.data, iris.target, cv=5)
print("Vecinos: %d, Precisión media: %0.2f (+/- %0.2f)" % (i, scores.mean(), scores.std() * 2))
En este ejemplo, estamos utilizando la función cross_val_score() para realizar la validación cruzada con diferentes números de vecinos. La función devuelve un array de precisión para cada división de los datos de entrenamiento y prueba. Utilizando la media y la desviación estándar de estas puntuaciones, podemos determinar el número óptimo de vecinos para el modelo.
Los profesionales en esta área suelen tener un salario competitivo debido a la alta demanda de habilidades en ciencia de datos y aprendizaje automático en la industria.
En los Estados Unidos, por ejemplo, el salario promedio para un científico de datos es de alrededor de $120,000 al año, según el sitio web de comparación salarial Payscale.com. En Europa, el salario promedio para un científico de datos oscila entre los €40,000 y los €80,000 al año, según el país y la empresa para la que trabaje.
Si te interesa profundizar en el uso de Python para la minería de datos y el aprendizaje automático, te recomendamos considerar el Diplomado en Python de Euroinnova. Te proporcionará las habilidades y conocimientos necesarios para trabajar en esto.
Es accesible para cualquier persona interesada, ya sea que tenga experiencia previa en programación o no. El programa está estructurado en unidades temáticas que combinan teoría y práctica, con ejercicios y proyectos que te permitirán aplicar los conocimientos adquiridos en situaciones reales.
Por último, cuenta con la ventaja de ser una formación online, lo que significa que puedes estudiar desde cualquier lugar con conexión a internet. Además, el programa está diseñado para ser compatible con cualquier horario, lo que lo hace perfecto para personas que trabajan o tienen otras responsabilidades.
El vecino más cercano es un algoritmo importante en el aprendizaje automático y la minería de datos. Acá hemos aprendido cómo utilizarlo en Python utilizando la biblioteca Scikit-learn. Hemos visto cómo cargar datos, crear y entrenar un modelo, y cómo hacer predicciones. Además, hemos aprendido cómo optimizar el modelo utilizando la técnica de validación cruzada.
Pero aún queda mucho más por aprender, así que te animamos a que desarrolles y amplíes tus conocimientos sobre este tema en Euroinnova.
Cristina Polo Calvo
COPYWRITER
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