- Type Learning
- Level Foundational
- Time Weeks
- Cost Paid
Supervised Machine Learning - Outstanding
Issued by
Utel Universidad
El participante al entregar y aprobar el proyecto: Diseñó y aplicó modelos de regresión lineal y de regresión logística en los que hizo dummies a valores categóricos, realizó el «split»de un dataframe, estandarizó conjuntos, entrenó con conjunto de entrenamiento y realizó predicciones con conjunto de pruebas. Aplicó cuadros de confusión y midió la precisión. Graficó mapas de calor a partir del cuadro de confusión. Utilizó métricas MSE, RMSE y R2.
- Type Learning
- Level Foundational
- Time Weeks
- Cost Paid
Skills
- aplicación de cuadros de confusión
- Diseño y aplicación de modelos de regresión lineal y modelos de regresión logística
- entrenamiento de un conjunto de entrenamiento
- estandarización de conjuntos
- mapas de calor a partir de cuadros de confusión
- medición de la precisión
- realización de dummies a valores categóricos y «split»de un dataframe
- realización de predicciones con conjunto de pruebas
- uso de métricas MSE, RMSE y R2
Earning Criteria
-
Realizó dos modelos con datasets provistos, uno para clasificación y otro para regresión, aplicando las distintas técnicas vistas en el módulo. El participante en su proyecto cumplió con todos o la mayoría de los criterios de la evaluación y obtuvo entre 80 y 100%