Tu primera regresión lineal con scikit-learn

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

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

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

import pandas as pd
df = pd.read_csv(‘https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/housing/housing.data’,header=None,sep=’\s+’)
df.columns=[‘CRIM’,‘ZN’,‘INDUS’,‘CHAS’,‘NOX’,‘RM’,‘AGE’,‘DIS’,‘RAD’,‘TAX’,‘PTRATIO’,‘B’,‘LSTAT’,‘MEDV’]

df.head()

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

Alguien presto atención a la columna B?

Si no les aparece el autocompletado en Google Colab usen:

ctrl + space_bar

uffff llegué :3 se va poniendo buena la ruta!

saludos ,
seria genial un curso de actuaria en platzi

Curso de regreseion lineal con Python

σ El maestro Luis, nos introduce a “seaborn”.

• 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.
  …Ok, muchas cosas interesantes jaja
  1. es ver que se usa el principio una cosa tal “import pandas as pd”. enter
  2. Lo siguiente es ver que tiene un " pd.read_csv(‘pones el link del articulo del que quieres extraer los datos’, 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=’\s+’ ". 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 “data frame” .
     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 traído hasta aquí 🔥🚀😎

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

Vine buscando respuesta a un problema de econometría y encontré oro x’D
Se ve interesante n.n!!!

import pandas as pd
df = pd.read_csv(‘https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/housing/housing.data’, header=None, sep=’\s+’)
#El header no existe + Separación por espacios
#Cómo las columnas no tienen nombres, se van a reemplazar:
df.columns = [‘CRIM’,‘ZN’,‘INDUS’,‘CHAS’,‘NOX’,‘RM’,‘AGE’,‘DIS’,‘RAD’,‘TAX’,‘PTRATIO’,‘B’,‘LSTAT’,‘MEDV’]
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 = [‘CRIM’,‘ZN’,‘INDUS’,‘CHAS’,‘NOX’,‘RM’,‘AGE’,‘DIS’,‘RAD’,‘TAX’,‘PTRATIO’,‘B’,‘LSTAT’,‘MEDV’]

Emocionado de empezar este nuevo curso 😄
Me interesa mucho este tema…