Manos a la obra! 👨‍💻

Te damos la bienvenida a Colab

Si ya conoces Colab, mira este video para aprender sobre las tablas interactivas, la vista histórica de código ejecutado y la paleta de comandos.

¿Qué es Colab?

Colab, o “Colaboratory”, te permite escribir y ejecutar código de Python en tu navegador, con

• Una configuración lista para que empieces a programar

• Acceso gratuito a GPU

• Facilidad para compartir

Seas estudiante, científico de datos o investigador de IA, Colab facilita tu trabajo. Mira este video introductorio sobre Colab para obtener más información, o bien comienza a usarlo más abajo.

Comandos básicos de Python

# Imprimir un mensaje
print("Hola, mundo")

Hola, mundo

# Hacer cálculos básicos
segundos_en_un_dia = 24 * 60 * 60
segundos_en_un_dia

86400

type(segundos_en_un_dia)

int

# Variables
x = 10
y = 20
z = x + y
print(z)

30

# Listas
mi_lista = [1, 2, 3, 4, 5]
print(mi_lista)

[1, 2, 3, 4, 5]

# Bucles
for i in mi_lista:
    print(i)

1
2
3
4
5

# Condicionales
if x < y:
    print("x es menor que y")
else:
    print("x no es menor que y")

x es menor que y

nombre = input("Ingresa tu nombre: ")
print("\n Hola "+nombre+" como estás?")

Ingresa tu nombre: 

 Hola  como estás?

Ejercicio Práctico: Procesemos algo con Pandas

Carguemos una base de datos

El data set es el resultado de realizar un web scraping a una página web que contiene avisos de ventas de viviendas en Chile, y fue realizado con el fin de poder aprender su metodología.

Los datos que contiene son los valores de únicamente CASAS USADAS que se venden en la región metropolitana de Chile y que están publicado en el sitio web https://chilepropiedades.cl/ en la primera semana de mayo de 2020

Enlance DB

import pandas as pd

df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/BioAITeamLearning/Taller_introPython/main/data/Casas_RM_Mayo_2020_Con_Coordenadas.csv")

df.head()

	Comuna	Link	Tipo_Vivienda	N_Habitaciones	N_Baños	N_Estacionamientos	Total_Superficie_M2	Superficie_Construida_M2	Valor_UF	Valor_CLP	Dirección	Quién_Vende	Corredor	Latitud (Decimal)	Longitud (decimal)
0	Calera de Tango	https://chilepropiedades.cl/ver-publicacion/ve...	Casa	5.0	6.0	3	5000	440	12.2	351360000	Calera de Tango, Queilen	Gabriela Mellado V.	Zenpro Propiedades	-33.6278	-70.785
1	Calera de Tango	https://chilepropiedades.cl/ver-publicacion/ve...	Casa	6.0	6.0	6	5000	430	13.0	374400000	Calera de Tango, Queilen	Gabriela Mellado V.	Zenpro Propiedades	-33.6278	-70.785
2	Calera de Tango	https://chilepropiedades.cl/ver-publicacion/ve...	Casa	3.0	3.0	No	2027	140	10.3	296640000	Calera de Tango, Avenida calera de tango con...	Alonso Baeza Rivera y Cía. Ltda. (Kennedy)	Alonso Baeza Rivera y Cía. Ltda. (Kennedy)	-33.6278	-70.785
3	Calera de Tango	https://chilepropiedades.cl/ver-publicacion/ve...	Casa	8.0	6.0	No	5000	480	21.5	619200000	Calera de Tango, Paradero 14 1/2/5 kilometros ...	RED Gestión Propiedades	Red Gestión Propiedades	-33.6278	-70.785
4	Calera de Tango	https://chilepropiedades.cl/ver-publicacion/ve...	Casa	3.0	2.0	3	5000	196	9.1	262080000	Calera de Tango, Condominio El Trébol de Caler...	Gabriela Mellado V.	Zenpro Propiedades	-33.6278	-70.785

# Revisemos cada una de las caracteristicas.
df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1139 entries, 0 to 1138
Data columns (total 15 columns):
 #   Column                    Non-Null Count  Dtype  
---  ------                    --------------  -----  
 0   Comuna                    1139 non-null   object 
 1   Link                      1139 non-null   object 
 2   Tipo_Vivienda             1139 non-null   object 
 3   N_Habitaciones            1131 non-null   float64
 4   N_Baños                   1118 non-null   float64
 5   N_Estacionamientos        1067 non-null   object 
 6   Total_Superficie_M2       1102 non-null   object 
 7   Superficie_Construida_M2  1103 non-null   object 
 8    Valor_UF                 1139 non-null   float64
 9   Valor_CLP                 1139 non-null   int64  
 10  Dirección                 1102 non-null   object 
 11  Quién_Vende               1139 non-null   object 
 12  Corredor                  1139 non-null   object 
 13  Latitud (Decimal)         1139 non-null   float64
 14  Longitud (decimal)        1139 non-null   float64
dtypes: float64(5), int64(1), object(9)
memory usage: 133.6+ KB

# Revisemos las muestras que son NaN en la base de datos x columna
df.isna().sum()

Comuna                       0
Link                         0
Tipo_Vivienda                0
N_Habitaciones               8
N_Baños                     21
N_Estacionamientos          72
Total_Superficie_M2         37
Superficie_Construida_M2    36
 Valor_UF                    0
Valor_CLP                    0
Dirección                   37
Quién_Vende                  0
Corredor                     0
Latitud (Decimal)            0
Longitud (decimal)           0
dtype: int64

Limpieza de datos

# Eliminemos columnas que no necesitaremos
df.dropna(inplace=True)

# y quitemos la del enlace que no es útil
df.drop(['Link'],axis=1,inplace=True)

df.isna().sum()

Comuna                      0
Tipo_Vivienda               0
N_Habitaciones              0
N_Baños                     0
N_Estacionamientos          0
Total_Superficie_M2         0
Superficie_Construida_M2    0
 Valor_UF                   0
Valor_CLP                   0
Dirección                   0
Quién_Vende                 0
Corredor                    0
Latitud (Decimal)           0
Longitud (decimal)          0
dtype: int64

Visualización de datos en python

Barras

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

plt.figure(figsize=(12, 6))

# Graficar la cantidad de casas por comuna
df['Comuna'].value_counts().plot(kind='bar', color='coral', edgecolor='black')


# Agregar algunos datos a la gráfica resultante
plt.title('Cantidad de Propiedades por Comuna')
plt.xlabel('Comuna')
plt.ylabel('Cantidad de Propiedades')
plt.xticks(rotation=45, ha='right')
plt.tight_layout()
plt.show()

Histograma

# Generamos la figura donde vamos a trabajar
plt.figure(figsize=(12, 6))

# Usamos pandas para graficar los datos de la columna en forma de histograma
df[' Valor_UF '].dropna().astype(float).plot(kind='hist', bins=50, color='skyblue', edgecolor='black')


# Agregamos información al gráfico para mejor visualización
plt.title('Distribución de Precios en UF')
plt.xlabel('Precio en UF')
plt.ylabel('Cantidad de Propiedades')
plt.grid(axis='y', alpha=0.75)
plt.show()

plt.figure(figsize=(12, 6))

# Graficar el histograma de la cantidad de habitaciones de las casas
df['N_Habitaciones'].dropna().astype(int).plot(kind='hist', bins=range(1,11), color='lightgreen', edgecolor='black')

# Agregar Información a la imágen
plt.title('Distribución del Número de Habitaciones')
plt.xlabel('Número de Habitaciones')
plt.ylabel('Cantidad de Propiedades')
plt.grid(axis='y', alpha=0.75)
plt.show()

Torta

# Calculamos las frecuencias de cada tipo de vivienda
N_habs = df['N_Habitaciones'].value_counts()

plt.figure(figsize=(15, 15))

# Realizamos un gráfico de torta
plt.pie(N_habs, labels=N_habs.index, autopct='%1.1f%%',rotatelabels=True)

# Añadir información a la gráfica.
plt.title('Distribución de casas por # de habitaciones')
plt.show()

Scatter de caracteristicas

from pandas.plotting import scatter_matrix
import matplotlib.pyplot as plt

# Seleccionamos solo las columnas numéricas del DataFrame
df_numeric = df.select_dtypes(include=['float64', 'int64'])

# Crea el scatter matrix
scatter_matrix(df_numeric, alpha=0.2, figsize=(15, 15), diagonal='kde')

plt.show()

Visualización de datos geográficos

!pip install folium

Requirement already satisfied: folium in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (0.14.0)
Requirement already satisfied: branca>=0.6.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from folium) (0.7.1)
Requirement already satisfied: jinja2>=2.9 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from folium) (3.1.3)
Requirement already satisfied: numpy in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from folium) (1.25.2)
Requirement already satisfied: requests in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from folium) (2.31.0)
Requirement already satisfied: MarkupSafe>=2.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from jinja2>=2.9->folium) (2.1.5)
Requirement already satisfied: charset-normalizer<4,>=2 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from requests->folium) (3.3.2)
Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from requests->folium) (3.6)
Requirement already satisfied: urllib3<3,>=1.21.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from requests->folium) (2.0.7)
Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from requests->folium) (2024.2.2)

import pandas as pd

# Convertimos a float las columnas necesarias
df['Latitud (Decimal)'] = pd.to_numeric(df['Latitud (Decimal)'], errors='coerce')
df['Longitud (decimal)'] = pd.to_numeric(df['Longitud (decimal)'], errors='coerce')
df['N_Habitaciones'] = pd.to_numeric(df['N_Habitaciones'], errors='coerce')

# Agrupamos por comuna para sumar las habitaciones y calcular la latitud y longitud promedio
df_grouped = df.groupby('Comuna').agg({
    'N_Habitaciones': 'count',
    'Latitud (Decimal)': 'mean',
    'Longitud (decimal)': 'mean'
}).reset_index()

import folium

# Crear el mapa base, centrado en una ubicación general de la Región Metropolitana
mapa = folium.Map(location=[-33.45, -70.65], zoom_start=11)

# Añadir marcadores para cada comuna
for _, row in df_grouped.iterrows():
    folium.Marker(
        location=[row['Latitud (Decimal)'], row['Longitud (decimal)']],
        popup=f"{row['Comuna']}: {row['N_Habitaciones']} casas",
        icon=folium.Icon(color='blue', icon='info-sign')
    ).add_to(mapa)

# Guardar el mapa en un archivo HTML
mapa.save('mapa_habitaciones_por_comuna.html')
mapa

Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Análisis de correlación de las variables

corr = df.corr()
corr

<ipython-input-353-4381f08f6434>:1: FutureWarning: The default value of numeric_only in DataFrame.corr is deprecated. In a future version, it will default to False. Select only valid columns or specify the value of numeric_only to silence this warning.
  corr = df.corr()

	N_Habitaciones	N_Baños	Valor_UF	Valor_CLP	Latitud (Decimal)	Longitud (decimal)
N_Habitaciones	1.000000	0.584381	0.322528	0.322528	0.078896	0.134136
N_Baños	0.584381	1.000000	0.558939	0.558935	0.242203	0.181163
Valor_UF	0.322528	0.558939	1.000000	1.000000	0.276380	0.408451
Valor_CLP	0.322528	0.558935	1.000000	1.000000	0.276366	0.408457
Latitud (Decimal)	0.078896	0.242203	0.276380	0.276366	1.000000	-0.043786
Longitud (decimal)	0.134136	0.181163	0.408451	0.408457	-0.043786	1.000000

Visualicemos un poco mejor esto

import seaborn as sns

corr = df.corr()

plt.figure(figsize=(10, 8))  # Puedes ajustar el tamaño según tus necesidades
sns.heatmap(corr,
            xticklabels=corr.columns,
            yticklabels=corr.columns,
            cmap='coolwarm',  # Elige el mapa de colores que prefieras
            annot=True,  # Muestra los valores de correlación
            linewidths=.5)  # Ajusta el espaciado entre las celdas si es necesario
plt.title("Correlación de variables")
plt.show()

<ipython-input-354-74421bbed24f>:3: FutureWarning: The default value of numeric_only in DataFrame.corr is deprecated. In a future version, it will default to False. Select only valid columns or specify the value of numeric_only to silence this warning.
  corr = df.corr()

Preparemos todo para entrenar un modelo de ML

df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 986 entries, 0 to 1138
Data columns (total 14 columns):
 #   Column                    Non-Null Count  Dtype  
---  ------                    --------------  -----  
 0   Comuna                    986 non-null    object 
 1   Tipo_Vivienda             986 non-null    object 
 2   N_Habitaciones            986 non-null    float64
 3   N_Baños                   986 non-null    float64
 4   N_Estacionamientos        986 non-null    object 
 5   Total_Superficie_M2       986 non-null    object 
 6   Superficie_Construida_M2  986 non-null    object 
 7    Valor_UF                 986 non-null    float64
 8   Valor_CLP                 986 non-null    int64  
 9   Dirección                 986 non-null    object 
 10  Quién_Vende               986 non-null    object 
 11  Corredor                  986 non-null    object 
 12  Latitud (Decimal)         986 non-null    float64
 13  Longitud (decimal)        986 non-null    float64
dtypes: float64(5), int64(1), object(8)
memory usage: 115.5+ KB

# Vamos a limpiar estas variables ya se supone que sean numéricas
variables_a_limpiar = ["N_Estacionamientos","Total_Superficie_M2","Superficie_Construida_M2"]
variables_a_limpiar
for variable in variables_a_limpiar:
  df[variable] = pd.to_numeric(df[variable], errors='coerce')

# Eliminar las variables que no nos aportan información relevante y que son categoricas
df.drop(["Tipo_Vivienda","Corredor","Quién_Vende","Dirección"],axis=1,inplace=True)

# Rellenamos los campos NaN con 0
df.fillna(0, inplace=True)

df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 986 entries, 0 to 1138
Data columns (total 10 columns):
 #   Column                    Non-Null Count  Dtype  
---  ------                    --------------  -----  
 0   Comuna                    986 non-null    object 
 1   N_Habitaciones            986 non-null    float64
 2   N_Baños                   986 non-null    float64
 3   N_Estacionamientos        986 non-null    float64
 4   Total_Superficie_M2       986 non-null    float64
 5   Superficie_Construida_M2  986 non-null    float64
 6    Valor_UF                 986 non-null    float64
 7   Valor_CLP                 986 non-null    int64  
 8   Latitud (Decimal)         986 non-null    float64
 9   Longitud (decimal)        986 non-null    float64
dtypes: float64(8), int64(1), object(1)
memory usage: 84.7+ KB

Transformación de columnas categoricas

# Realicemos el one-hot encoding
df_dummies = pd.get_dummies(df['Comuna'])

df_dummies.head()

	Calera de Tango	Cerrillos	Cerro Navia	Colina	Conchalí	El Bosque	El Monte	Estación Central	Huechuraba	Independencia	...	Recoleta	Renca	San Bernardo	San Joaquín	San José de Maipo	San Miguel	San Ramón	Santiago	Vitacura	Ñuñoa
0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	...	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	...	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
2	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	...	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
3	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	...	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
4	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	...	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0

5 rows × 41 columns

# Agreguemos la información nueva a la tabla axistente
df_final = pd.concat([df.drop('Comuna',axis=1), df_dummies], axis=1)

df_final.head()

	N_Habitaciones	N_Baños	N_Estacionamientos	Total_Superficie_M2	Superficie_Construida_M2	Valor_UF	Valor_CLP	Latitud (Decimal)	Longitud (decimal)	Calera de Tango	...	Recoleta	Renca	San Bernardo	San Joaquín	San José de Maipo	San Miguel	San Ramón	Santiago	Vitacura	Ñuñoa
0	5.0	6.0	3.0	5000.0	440.0	12.2	351360000	-33.6278	-70.785	1	...	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
1	6.0	6.0	6.0	5000.0	430.0	13.0	374400000	-33.6278	-70.785	1	...	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
2	3.0	3.0	0.0	2027.0	140.0	10.3	296640000	-33.6278	-70.785	1	...	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
3	8.0	6.0	0.0	5000.0	480.0	21.5	619200000	-33.6278	-70.785	1	...	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
4	3.0	2.0	3.0	5000.0	196.0	9.1	262080000	-33.6278	-70.785	1	...	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0

5 rows × 50 columns

Dividamos Caracteristicas y Variable Objetivo

#Variables independientes
x = df_final.drop(' Valor_UF ', axis=1)

#Variables dependientes
y = df_final[' Valor_UF '] # Nuestra variable objetivo es  Unidad de Fomento (UF)

#división en conjunto de entrenamiento y test
from sklearn.model_selection import train_test_split

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.3, random_state=42)

print("Set de entrenamiento: ", x_train.shape)
print("Set de test: ", x_test.shape)

Set de entrenamiento:  (690, 49)
Set de test:  (296, 49)

Entrenar modelos de Machine learning

Entrenamiento Decision Tree

from sklearn.metrics import r2_score
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

#Inicializando el modelo
dtr = DecisionTreeRegressor(random_state=42, max_depth=5)

#Entrenamiento del modelo
dtr.fit(x_train, y_train)

DecisionTreeRegressor(max_depth=5, random_state=42)

In a Jupyter environment, please rerun this cell to show the HTML representation or trust the notebook.
On GitHub, the HTML representation is unable to render, please try loading this page with nbviewer.org.

#Predicciones con el set de prueba
prediccion_dtr = dtr.predict(x_test)

# Imprimimos predicciones
prediccion_dtr

array([ 9.69177143,  1.94347368,  5.80548889, 11.71455   ,  3.35825   ,
       15.21857143, 11.71455   ,  1.94347368,  6.629     ,  9.69177143,
       13.89      , 11.71455   , 20.14022222,  7.66089655,  3.35825   ,
       18.37534783, 26.93915385,  5.80548889,  7.66089655,  5.01680769,
        6.629     , 12.82755   ,  2.75167797,  2.75167797,  6.629     ,
       11.71455   ,  4.16434091, 32.1945    ,  5.01680769,  2.75167797,
       12.82755   , 16.43182353,  5.80548889, 20.14022222, 18.37534783,
        3.35825   , 29.87383333,  3.35825   , 11.71455   ,  3.35825   ,
        3.35825   ,  7.66089655,  9.69177143,  6.629     , 10.676     ,
       13.89      ,  9.69177143, 15.21857143, 10.676     ,  6.629     ,
        2.75167797, 12.82755   ,  1.94347368,  5.01680769, 12.82755   ,
        6.629     , 13.89      ,  4.16434091,  7.66089655, 20.14022222,
        5.01680769,  8.85592   , 29.87383333, 32.1945    ,  5.80548889,
       29.87383333, 22.12208333,  4.16434091,  5.01680769, 22.12208333,
        9.69177143, 26.93915385,  4.16434091,  1.94347368, 45.7225    ,
       10.676     ,  4.16434091,  1.94347368,  4.16434091,  1.94347368,
        8.85592   , 15.21857143,  5.01680769,  9.69177143,  3.35825   ,
       18.37534783, 29.87383333,  4.16434091,  2.75167797, 20.14022222,
        6.629     ,  1.94347368,  4.16434091,  9.69177143,  9.69177143,
        5.01680769,  9.69177143,  5.01680769,  7.66089655, 24.20704762,
       20.14022222,  3.35825   , 12.82755   , 29.87383333, 13.89      ,
        6.629     ,  7.66089655, 18.37534783,  3.35825   , 20.14022222,
       10.676     ,  1.94347368,  7.66089655, 26.93915385,  9.69177143,
        3.35825   ,  3.35825   , 12.82755   ,  6.629     ,  8.85592   ,
       16.43182353, 10.676     ,  7.66089655,  6.629     ,  8.85592   ,
        1.94347368, 12.82755   , 39.0098    ,  1.94347368,  5.80548889,
       13.89      , 13.89      , 24.20704762, 24.20704762,  2.75167797,
       39.0098    ,  5.01680769,  5.80548889, 18.37534783, 32.1945    ,
        7.66089655, 10.676     , 11.71455   , 39.0098    , 18.37534783,
        4.16434091,  4.16434091,  8.85592   , 22.12208333,  7.66089655,
        1.94347368,  6.629     , 32.1945    , 13.89      , 12.82755   ,
       10.676     ,  4.16434091,  4.16434091,  2.75167797, 29.87383333,
        1.94347368,  7.66089655,  5.80548889,  6.629     ,  9.69177143,
        3.35825   ,  4.16434091,  6.629     , 16.43182353, 13.89      ,
       11.71455   , 12.82755   , 26.93915385,  5.01680769, 12.82755   ,
        1.94347368, 18.37534783,  6.629     ,  9.69177143,  7.66089655,
        1.94347368, 15.21857143,  8.85592   , 18.37534783,  1.94347368,
        5.80548889, 32.1945    ,  9.69177143, 12.82755   ,  5.80548889,
        4.16434091,  7.66089655,  4.16434091,  1.94347368, 16.43182353,
       18.37534783,  1.94347368, 18.37534783,  2.75167797, 24.20704762,
        3.35825   , 10.676     ,  2.75167797, 12.82755   , 26.93915385,
        2.75167797, 50.495     , 16.43182353,  5.80548889,  6.629     ,
       24.20704762, 18.37534783, 16.43182353, 26.93915385,  6.629     ,
        6.629     ,  5.01680769,  6.629     ,  2.75167797,  5.80548889,
        5.80548889, 11.71455   ,  4.16434091, 42.66333333, 11.71455   ,
       18.37534783,  1.94347368,  3.35825   , 10.676     ,  4.16434091,
       34.93666667,  5.80548889,  2.75167797,  1.94347368,  7.66089655,
       11.71455   ,  1.94347368, 29.87383333,  3.35825   , 12.82755   ,
        6.629     ,  4.16434091,  8.85592   ,  1.94347368,  6.629     ,
       22.12208333, 16.43182353, 13.89      , 20.14022222,  4.16434091,
        7.66089655,  8.85592   , 15.21857143,  8.85592   ,  5.01680769,
       10.676     , 29.87383333,  4.16434091,  5.80548889, 22.12208333,
       13.89      ,  6.629     , 18.37534783,  2.75167797,  9.69177143,
        4.16434091, 20.14022222,  4.16434091,  6.629     , 13.89      ,
        4.16434091,  1.94347368,  5.80548889,  5.01680769, 24.20704762,
       13.89      ,  2.75167797,  6.629     ,  4.16434091,  8.85592   ,
        7.66089655, 50.495     ,  4.16434091,  7.66089655, 22.12208333,
       13.89      ,  6.629     ,  3.35825   , 16.43182353,  1.94347368,
       15.21857143,  4.16434091,  7.66089655, 11.71455   ,  8.85592   ,
       16.43182353])

Visualizar el error de predicciones

from yellowbrick.regressor import PredictionError

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))
pev = PredictionError(dtr)
pev.fit(x_train, y_train)
pev.score(x_test, y_test)
pev.poof()

/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/sklearn/base.py:439: UserWarning: X does not have valid feature names, but DecisionTreeRegressor was fitted with feature names
  warnings.warn(

<Axes: title={'center': 'Prediction Error for DecisionTreeRegressor'}, xlabel='$y$', ylabel='$\\hat{y}$'>

# Revisemos la métrica de r^2
r2_score(y_test, prediccion_dtr)

0.9970209956128195

Realicemos un análisis de relevancia

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Obteniendo la importancia de las características
importancias = dtr.feature_importances_

# Nombres de las características (asumiendo que x tiene nombres de columnas)
nombres_caracteristicas = x.columns

# Ordenamos las características por importancia (de mayor a menor)
indices_ordenados = np.argsort(importancias)[::-1]

# Visualización de la importancia de las características
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.title("Importancia de las Características")
plt.bar(range(x.shape[1]), importancias[indices_ordenados], color="b", align="center")

# Añadir nombres de las características como etiquetas en el eje x
plt.xticks(range(x.shape[1]), nombres_caracteristicas[indices_ordenados], rotation=90)

plt.xlim([-1, x.shape[1]])
plt.ylabel("Importancia")
plt.xlabel("Características")

plt.show()

Entrenamiento Random Forest

# Definamos el modelo a usar
rf = RandomForestRegressor(random_state=42, max_depth=5, n_estimators=10)

# Entrenemos el modelo
rf.fit(x_train, y_train)

RandomForestRegressor(max_depth=5, n_estimators=10, random_state=42)

In a Jupyter environment, please rerun this cell to show the HTML representation or trust the notebook.
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# Realicemos predicciones con el conjunto de test
prediccion_rf = rf.predict(x_test)

# Revisemos la gráfica de error de predicción
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))
pev = PredictionError(rf)
pev.fit(x_train, y_train)
pev.score(x_test, y_test)
pev.poof()

/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/sklearn/base.py:439: UserWarning: X does not have valid feature names, but RandomForestRegressor was fitted with feature names
  warnings.warn(

<Axes: title={'center': 'Prediction Error for RandomForestRegressor'}, xlabel='$y$', ylabel='$\\hat{y}$'>

# Analicemos la métrica de r^2
r2_score(y_test, prediccion_rf)

0.9989933865704962

Realicemos análisis de relevancia del modelo

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Obteniendo la importancia de las características
importancias = rf.feature_importances_

# Nombres de las características (asumiendo que x tiene nombres de columnas)
nombres_caracteristicas = x.columns

# Ordenamos las características por importancia (de mayor a menor)
indices_ordenados = np.argsort(importancias)[::-1]

# Visualización de la importancia de las características
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.title("Importancia de las Características")
plt.bar(range(x.shape[1]), importancias[indices_ordenados], color="b", align="center")

# Añadir nombres de las características como etiquetas en el eje x
plt.xticks(range(x.shape[1]), nombres_caracteristicas[indices_ordenados], rotation=90)

plt.xlim([-1, x.shape[1]])
plt.ylabel("Importancia")
plt.xlabel("Características")

plt.show()

Actividad

Probemos eliminando la variable con más relevancia de la base de datos y re-entrenemos los modelos para ver su comportamiento…