Estandarización de Datos y Creación de Variables Dummy en Python
17 Questions
1 Views

Choose a study mode

Play Quiz
Study Flashcards
Spaced Repetition
Chat to lesson

Podcast

Play an AI-generated podcast conversation about this lesson

Questions and Answers

¿Qué técnica se utilizó para reducir la dimensionalidad en el código proporcionado?

  • Máquinas de Soporte Vectorial (SVM)
  • Análisis de Componentes Principales (PCA) (correct)
  • Análisis Discriminante Lineal (LDA)
  • train_test_split

    • ¿Qué se obtiene al aplicar np.linalg.eig(covarianza) en el código proporcionado?

  • Matriz de proyección
  • Componentes ordenados
  • Nuevo espacio de variables
  • Valores y vectores propios (correct)

    • ¿Qué problema se menciona al tener 71 dimensiones en el análisis realizado?

  • Registros muy cercanos
  • Demasiada dispersión entre registros (correct)
  • Complejidad computacional reducida
  • Falta de separación entre registros

    • ¿Qué se hace con la matriz de proyección obtenida en el código?

    <p>Se multiplica por los datos</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué herramienta estadística se utilizó para estandarizar las columnas en el código?

    <p>stats.zscore</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué indica el parámetro n_components en el método de PCA?

    <p>El porcentaje de varianza a conservar.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es el objetivo principal de reducir la dimensionalidad en un análisis de datos?

    <p>Facilitar la visualización y análisis de los datos</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué devuelve el método transform() de PCA?

    <p>La matriz de componentes principales del nuevo conjunto de datos.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué hace la función train_test_split() de sklearn.model_selection?

    <p>Divide el conjunto de datos en entrenamiento y prueba.</p> Signup and view all the answers

    ¿Para qué se utiliza el análisis discriminante lineal (LDA) en Machine Learning?

    <p>Para reducir la dimensionalidad de los datos.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es el propósito de partir los datos con la función train_test_split() antes de aplicar un modelo de aprendizaje automático?

    <p>Evaluar el modelo con nuevos datos.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cómo se define un registro como fronterizo en el contexto del texto?

    <p>Si está a una distancia mayor que el radio eps de un punto central o principal.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué algoritmo no se emplea para predecir comportamientos o clasificar nuevos registros según el texto?

    <p>PCA</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué representa la densidad de un determinado registro X en el contexto del texto?

    <p>El número de registros a una distancia menor que eps.</p> Signup and view all the answers

    ¿En qué consiste la función del algoritmo DBSCAN según el texto?

    <p>Determina si un registro es principal, ruido o fronterizo.</p> Signup and view all the answers

    ¿Para qué se emplean algoritmos como KMeans y KNN según el texto?

    <p>Para predecir comportamientos en nuevos registros.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué sucede con los puntos de la vecindad en el algoritmo DBSCAN si están lejos de cualquier grupo?

    <p>Se consideran ruido.</p> Signup and view all the answers

    Study Notes

    Reducción de Dimensionalidad

    • La técnica utilizada para reducir la dimensionalidad es el Análisis de Componentes Principales (PCA).
    • Al aplicar np.linalg.eig(covarianza), se obtienen los autovalores y autovectores de la matriz de covarianza, lo que permite identificar las direcciones (componentes principales) que capturan la mayor varianza en los datos.

    Problemas de Alta Dimensionalidad

    • Con 71 dimensiones, el análisis puede sufrir del "curse of dimensionality", lo que puede dificultar la visualización y el procesamiento efectivo de los datos.
    • Esto puede llevar a sobreajuste y requerir más muestras para obtener resultados significativos.

    Matriz de Proyección

    • La matriz de proyección obtenida en el código se utiliza para transformar los datos originales a un nuevo espacio de menor dimensión, donde se preserva la mayor parte de la información.

    Estandarización

    • Se utilizó StandardScaler de la biblioteca sklearn.preprocessing para estandarizar las columnas, lo que permite que tengan media cero y varianza uno.

    Parámetro n_components en PCA

    • El parámetro n_components en el método PCA indica el número de componentes principales que se desea conservar tras la reducción de dimensionalidad.

    Objetivo de la Reducción de Dimensionalidad

    • El objetivo principal es simplificar los datos para facilitar su análisis y mejorar la capacidad de los modelos de machine learning, al mismo tiempo que se preserva la información relevante.

    Método transform() de PCA

    • El método transform() de PCA devuelve los datos en el nuevo espacio dimensional reducido, utilizando los componentes seleccionados.

    Función train_test_split()

    • La función train_test_split() de sklearn.model_selection se utiliza para dividir un conjunto de datos en subconjuntos de entrenamiento y prueba, ayudando a evaluar la capacidad de generalización del modelo.

    Análisis Discriminante Lineal (LDA)

    • El LDA se emplea en Machine Learning para encontrar una proyección que maximice la separabilidad entre diferentes clases en el espacio de características.

    Propósito de train_test_split()

    • Partir los datos con train_test_split() antes de aplicar un modelo de aprendizaje automático asegura que el modelo se evalúe con datos que no ha visto, evitando el sobreajuste.

    Registros Fronterizos

    • Un registro se define como fronterizo si se encuentra en la frontera que separa diferentes grupos o clases en el espacio de características analizado.

    Algoritmos No Utilizados

    • El texto menciona que algunos algoritmos no se utilizan para predecir comportamientos o clasificar nuevos registros, aunque no se especifican cuáles.

    Densidad de un Registro

    • La densidad de un registro X representa la cantidad de puntos de datos que hay en su vecindad, lo cual es relevante para la identificación de agrupaciones.

    Algoritmo DBSCAN

    • DBSCAN es un algoritmo de clustering que identifica grupos de puntos densos y puede clasificar como ruido a los puntos que no pertenecen a ningún grupo.

    Uso de KMeans y KNN

    • Algoritmos como KMeans y KNN se utilizan comúnmente para clasificar y agrupar datos, identificando patrones y distribuciones en el conjunto de datos.

    Vecindad en DBSCAN

    • Si los puntos de la vecindad en el algoritmo DBSCAN están lejos de cualquier grupo, se clasifican como ruido, lo que significa que no pertenecen a ninguna agrupación significativa.

    Studying That Suits You

    Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.

    Quiz Team

    Related Documents

    Tema 4. Aplicación de técnicas de aprendizaje no supervisado.pdf

    Description

    Learn how to standardize numerical data and create dummy variables using Python pandas and scipy libraries. This quiz covers the process of standardizing columns and creating dummy variables for categorical data.

    More Like This

    Use Quizgecko on...
    Browser
    Open
    Browser
    Browser