09 - Machine Learning en Python | Tutorial Análisis de Datos en Python
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En este vídeo cubrimos cómo correr desde cero dos algoritmos de machine learning en un Jupyter Notebook utilizando Python. Utilizamos librerías de machine learning como scikit learn y aplicamos dos algoritmos diferentes: LinearRegression y RandomForestRegressor.
Todo para generar un predictor de ganancias de canales de YouTube, que sea capaz de predecir los ingresos promedios de un determinado canal de YouTube a partir de ciertas features.
00:00 Introducción
01:05 Introducción a Machine Learning
05:35 Selección de Features
06:20 Datos de entrenamiento (Train) y de prueba (Test)
08:00 Entrenamiento del modelo (LinearRegression)
08:55 Predicciones del modelo
10:00 Evaluación del modelo
13:53 Análisis del modelo 1
14:35 RandomForestRegressor
15:45 Cross validation
16:50 Análisis del modelo 2
18:49 Cierre y próximos pasos
🚀 Contenido Destacado:
Importar librerías de machine learning
Generar grupos de entrenamiento y testeo
Entrenar un modelo de regresión lineal
Entrenar un RandomForestRegressor
Métricas de evaluación (R2, MSE, RMSE)
Cross Validation
GitHub Repo con archivos Jupyter Notebooks del Tutorial
💻 https://github.com/ezetalamona/youtub...
Link Dataset utilizado en el vídeo de Kaggle
📈 https://www.kaggle.com/datasets/nelgi...
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