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En este vídeo cubrimos cómo realizar un proceso de feature engineering para seleccionar variables y crear features que nos ayuden a desarrollar un modelo de machine learning capaz de predecir los ingresos anuales de determinados canales de YouTube.
00:00 Introducción
01:24 Importar datos
01:40 Exploración de datos
02:55 Introducción a Feature Engineering
04:00 Selección de features
06:05 Limpieza de datos
10:00 Creación de features
12:10 One hot encoding
15:45 Cierre y próximos pasos
🚀 Contenido Destacado:
Exploración de datos
Limpieza de datos
Selección de features para modelo de ML
Matriz de correlación
Gráfico de pairplot
One Hot Encoding (Dummies)
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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