Scikit-learn para clasificación con Iris Dataset

Clase 13 de 20 • Curso de Fundamentos para AI y Machine Learning

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Resumen

Objetivo del profesor

El objetivo de esta clase era introducir a los estudiantes a Scikit-learn como la herramienta fundamental para implementar algoritmos de machine learning, enseñándoles a través de un ejemplo práctico con el dataset Iris cómo entrenar, comparar y evaluar múltiples modelos de clasificación usando una metodología estándar.

Habilidades desarrolladas

  • Implementación de modelos de machine learning usando Scikit-learn
  • Comparación sistemática de algoritmos de clasificación
  • Evaluación de rendimiento de modelos usando métricas estándar
  • Preprocesamiento de datos con normalización y escalamiento
  • Validación de modelos con datos nuevos
  • Interpretación de resultados y matrices de confusión

Conceptos clave

  • [0:17] Scikit-learn: Librería de machine learning con API consistente y elegante
  • [0:52] API consistente: Uso de métodos .fit(), .predict() y .score() para todos los modelos
  • [1:19] Iris Dataset: Conjunto de datos clásico para clasificación de especies de flores
  • [2:51] Train-test split: División de datos en conjuntos de entrenamiento y prueba
  • [3:09] Estratificación: Mantener la misma distribución de clases en train y test
  • [3:53] Escalamiento estándar: Normalización de datos para ciertos algoritmos
  • [4:26] Modelos de clasificación: Regresión logística, árboles de decisión, random forest, SVM
  • [6:24] Matriz de confusión: Herramienta para evaluar el rendimiento de clasificación
  • [6:40] Área bajo la curva (AUC): Métrica de evaluación del modelo

Palabras clave técnicas

  • Scikit-learn
  • Machine learning
  • Clasificación
  • Train-test split
  • Estratificación (stratify)
  • StandardScaler
  • Regresión logística
  • Árbol de decisión
  • Random Forest
  • Support Vector Machine (SVM)
  • Matriz de confusión
  • Precisión (accuracy)
  • F1-score
  • AUC (Area Under Curve)

Hechos importantes

  • [0:33] Scikit-learn fue desarrollado en 2007 durante un Google Summer of Code
  • [0:37] Mantenido por comunidad internacional y respaldado por Inria y Google
  • [1:12] Una vez que sabes usar un modelo en Scikit-learn, sabes usar prácticamente todos
  • [2:51] Test size de 0.25 (25% para prueba, 75% para entrenamiento)
  • [3:48] Random state = 0 para reproducibilidad de resultados

Principales puntos de datos

  • [6:33] Regresión logística: 86% de precisión y F1-score
  • [6:59] Árbol de decisión: 97% de precisión y F1-score
  • [7:03] Random Forest: 94% de precisión y F1-score
  • [7:07] Support Vector Machine: 97% de precisión y F1-score
  • [7:18] Mejor modelo seleccionado: Árbol de decisión con 97% de precisión
  • [7:31] AUC del modelo ganador: 97%
  • [8:37] Predicciones correctas: setosa, versicolor, virginica (100% de acierto en datos de prueba)