Detección de spam con Python y Google Colab

Objetivo del profesor

El objetivo de esta clase era que los estudiantes realizaran su primer ejercicio práctico de machine learning, específicamente implementando un modelo de clasificación de spam usando Python en Google Colab. El profesor buscaba que los estudiantes comprendieran el flujo completo de un proyecto de ML: desde la carga de datos hasta la evaluación del modelo.

Habilidades desarrolladas

• Uso de Google Colab: Navegación, ejecución de celdas, carga de archivos
• Programación básica en Python: Lectura e interpretación de código Python
• Manipulación de datos: Carga y exploración inicial de datasets
• Implementación de modelos de ML: Entrenamiento y evaluación de un clasificador
• Gestión de notebooks: Organización de celdas, documentación del código

Conceptos clave

• [0:07] Google Colab: Interfaz para ejecutar código Python en la nube
• [0:16] Detección de spam: Clasificación de correos electrónicos como spam o normales
• [0:47] Pandas: Librería para manejo y análisis de datos
• [0:51] Scikit-learn: Librería de machine learning con funciones para vectorización, división de datos y modelos
• [1:04] Clasificación bayesiana: Método de clasificación basado en el teorema de Bayes
• [3:04] Data frame (DF): Estructura de datos tabular para almacenar información
• [4:49] Stop words: Palabras que no aportan información significativa (artículos, preposiciones, signos de puntuación)
• [5:20] Variable X: Características o features del modelo (encabezados de correos)
• [5:36] Variable Y: Variable objetivo o etiquetas (spam/no spam)
• [6:01] División entrenamiento/prueba: Separación del dataset en conjuntos de entrenamiento y evaluación
• [7:01] Test size (0.3): 30% de los datos para prueba, 70% para entrenamiento
• [7:12] Random state: Parámetro para fijar la aleatoriedad y obtener resultados reproducibles
• [8:40] Instanciación del modelo: Creación de una instancia del algoritmo de ML
• [8:51] Entrenamiento del modelo: Proceso de aprendizaje usando datos etiquetados
• [9:05] Predicción: Uso del modelo entrenado para clasificar nuevos datos
• [9:31] Métricas de evaluación: Medidas para evaluar el rendimiento del modelo

Palabras clave importantes

• Google Colab
• Pandas
• Scikit-learn
• Data frame
• Stop words
• Vectorización
• Clasificación bayesiana
• Train/test split
• Random state
• Métricas de evaluación

Hechos importantes

• [1:59] Persistencia de archivos: Los archivos en Google Colab se eliminan al cerrar la pestaña
• [2:51] Navegación de archivos: Uso del punto (.) para referenciar la carpeta principal
• [7:01] División 70/30: Estándar común para dividir datos entre entrenamiento y prueba
• [9:36] Resultados perfectos: El modelo obtuvo precisión del 100% debido a que eran datos simulados
• [9:41] Expectativas realistas: En la vida real los modelos no suelen alcanzar el 100% de precisión

Principales puntos de datos

• [7:01] Test size: 0.3 (30% de los datos para evaluación)
• [7:33] Random state: 42 (semilla para reproducibilidad)
• [9:36] Precisión del modelo: 1.0 (100% de aciertos en todas las métricas)
• División de datos: 70% entrenamiento, 30% prueba