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Tu primera regresi贸n lineal con scikit-learn

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o inicia sesi贸n.

hey, tu, el que esta leyendo esto tu puedes brx!

df.columns=[鈥淐RIM鈥,鈥淶N鈥,鈥淚NDUS鈥 , 鈥淐HAS鈥 ,鈥淣OX鈥,鈥淩M鈥 ,鈥淎GE鈥,鈥淒IS鈥, 鈥淩AD鈥,鈥淭AX鈥, 鈥淧TRATIO鈥, 鈥淏鈥 , 鈥淟STAT鈥 , 鈥淢EDV鈥漖

df.columns=['CRIM','ZN','INDUS','CHAS','NOX','RM','AGE','DIS','RAD','TAX','PTRATIO','B','LSTAT','MEDV']

import pandas as pd
df = pd.read_csv(鈥https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/housing/housing.data鈥,header=None,sep=鈥橽s+鈥)
df.columns=[鈥楥RIM鈥,鈥榋N鈥,鈥業NDUS鈥,鈥楥HAS鈥,鈥楴OX鈥,鈥楻M鈥,鈥楢GE鈥,鈥楧IS鈥,鈥楻AD鈥,鈥楾AX鈥,鈥楶TRATIO鈥,鈥楤鈥,鈥楲STAT鈥,鈥楳EDV鈥橾

df.head()

B = 1000(Bk - 0.63)^2 where Bk is the proportion of blacks by town

Alguien presto atenci贸n a la columna B?

Si no les aparece el autocompletado en Google Colab usen:

ctrl + space_bar

uffff llegu茅 :3 se va poniendo buena la ruta!

saludos ,
seria genial un curso de actuaria en platzi

Curso de regreseion lineal con Python

蟽 El maestro Luis, nos introduce a 鈥渟eaborn鈥.

  • El cual al parcer se escribe de esta manera " import seaborn as sns "
  • Este nos permite a dar contexto a los graficos que ayudan a entender la relacion entre variables.
    鈥k, muchas cosas interesantes jaja
    1. es ver que se usa el principio una cosa tal 鈥渋mport pandas as pd鈥. enter
    2. Lo siguiente es ver que tiene un " pd.read_csv(鈥pones el link del articulo del que quieres extraer los datos鈥, continua) "
    3. continua justo despues de eso, escribe " hearder = None,continua", esto fue al ver que el encabezado no se esta separando por columnaslo cual significa que no hay Encabezado
    4. " continua ", al ver que no esta separado por comas, lo pone ahora como sev (comma separated value). Entonces Luis escribio, " sep=鈥橽s+鈥 ". Para expresar: lo que se necesita es separacion por espacios.
      -------Lo cual nos dara 13 columnas y un dato numerico.
      NOTA: Las columans por default se ponen en numeros, debido a que esta ocacion no hubo headlinas /encabezados.
      +Pero para sacar los valores de los encabezaos, hay que ir al otro archivo de la web.
      +Para loo encabezos, primero le aclaramos al principio del codigo ahora se pone "df = " lo cual signinca 鈥渄ata frame鈥 .
      Y terminamos con un " df.head() " para que muestre la informacion.

Para los que les interese, el navegador que utiliza Luis F se llama Brave, super recomendado y no consume tantos recursos

Ya estaba esperando un curso como este, todo este maravilloso camino me ha tra铆do hasta aqu铆 馃敟馃殌馃槑

El curos tiene muy buena pinta, para las personas que batallen en entender pandas, les recomiendo el curso inicio de la misma librer铆a de pandas sus cursos ah铆 son geniales.

Vine buscando respuesta a un problema de econometr铆a y encontr茅 oro x鈥橠
Se ve interesante n.n!!!

import pandas as pd
df = pd.read_csv(鈥https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/housing/housing.data鈥, header=None, sep=鈥橽s+鈥)
#El header no existe + Separaci贸n por espacios
#C贸mo las columnas no tienen nombres, se van a reemplazar:
df.columns = [鈥楥RIM鈥,鈥榋N鈥,鈥業NDUS鈥,鈥楥HAS鈥,鈥楴OX鈥,鈥楻M鈥,鈥楢GE鈥,鈥楧IS鈥,鈥楻AD鈥,鈥楾AX鈥,鈥楶TRATIO鈥,鈥楤鈥,鈥楲STAT鈥,鈥楳EDV鈥橾
df.head(5)

Que clase mas chimbita, apenas empiezo mi camino por la DS, espero llegar pronto a este nivel, saludos

Excelente Clase

df.columns = [鈥楥RIM鈥,鈥榋N鈥,鈥業NDUS鈥,鈥楥HAS鈥,鈥楴OX鈥,鈥楻M鈥,鈥楢GE鈥,鈥楧IS鈥,鈥楻AD鈥,鈥楾AX鈥,鈥楶TRATIO鈥,鈥楤鈥,鈥楲STAT鈥,鈥楳EDV鈥橾

Emocionado de empezar este nuevo curso 馃槃
Me interesa mucho este tema鈥