Repositorio del módulo 3: Machine Learning y Dashboards. Sprint 1.
Este repositorio contiene los ejercicios del módulo 3, sprint 1, del Bootcamp de Análisis de Datos de Adalab en que se trabajan las siguientes temáticas: Regresión Lineal y Regresión Logística.
Indice 🖥️
- Regresión Lineal
- Regresión Logística
- files
- files_rl
- Integrantes
1.Regresión Lineal : 💹
En este primer apartado se ha abordado la Regresión Lineal, una técnica de análisis de datos que predice el valor de datos de variables continuas, mediante el uso de otro valor de datos relacionado y conocido, es decir, es un tipo de aprendizaje autómatico supervisado.
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1.pp-intro-machine-learning.ipynb
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2.pp-test-estadisticos.ipynb
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3.pp-asunciones.ipynb
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4.pp-correlacionycovarianza.ipynb
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5.pp-normalizacion.ipynb
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6.pp-estandarizacion.ipynb
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7.pp-anova.ipynb
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8.pp-encoding.ipynb
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9.pp-regresion-lineal-intro.ipynb
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10.pp-regresion-lineal-metricas.ipynb
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11.pp_decision_tree.ipynb
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12.pp_random_forest.ipynb
Carpeta gráficas: Contiene algunas gráficas producto de los ejercicios.
2. Regresión logística: 📅
En este segundo bloque se han desarrollado los ejercicios de la Regresión Logística, una técnica de análisis de datos que predice el valor de datos de variables discretas, mediante el uso de otro valor de datos relacionado y conocido, es decir, es un tipo de aprendizaje autómatico supervisado.
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1.pp-regresion-logistica-EDA.ipynb
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2.pp-rl-preprocesado.ipynb
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3.pp-rlog-ajuste.ipynb
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4.pp-rlog-metricas.ipynb
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5.pp-rlog-decisiontree.ipynb
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6.pp-rlog-randomforest.ipynb
3. files: 📁
Carpeta que contiene los archivos utilizados para la realización de los ejercicios de la Regresión Lineal y los generados en dichos ejercicios.
4. files_rl: 📂
Carpeta que contiene los archivos utilizados para la realización de los ejercicios de la Regresión Logística y los generados en dichos ejercicios.
5. Integrantes 👩 👩