Aquí aprenderá a construir tres modelos que son el modelo de regresión logística, el modelo de árbol de decisión y el modelo de clasificador de bosque aleatorio utilizando Scikit-learn para clasificar el cáncer de mama como maligno o benigno.

Utilizaremos el conjunto de datos (diagnóstico) de cáncer de mama de Wisconsin de Kaggle.

Requisito previo

Debe estar familiarizado con el lenguaje de programación Python y debe tener una comprensión teórica de los tres algoritmos que son el modelo de regresión logística, el modelo de árbol de decisión y el modelo de clasificador de bosque aleatorio.

Aprenda paso a paso

En este curso se le enseñará a través de estos pasos:

• Sección 1: Cargando conjunto de datos
  • Bibliotecas de introducción e importación
  • Descarga el conjunto de datos directamente desde Kaggle
  • Segunda forma de cargar datos en Colab
• Sección 2: EDA – Análisis de datos exploratorios
  • Comprobación del número total de filas y columnas
  • Comprobación de las columnas y sus tipos de datos correspondientes (junto con la búsqueda de si contienen valores nulos o no)
  • Segunda forma de verificar valores nulos
  • Dejar caer la columna con todos los valores perdidos
  • Comprobación de tipos de datos
• Sección 3: Visualización
  • Mostrar un recuento de células malignas (M) o benignas (B)
  • Visualización del recuento de ambas células
  • Realice LabelEncoding: codifique la columna de ‘diagnóstico’ o los valores de datos categóricos
  • Diagrama de pares: trazar relaciones por pares en un conjunto de datos
  • Obtenga la correlación de las columnas -> Cómo una columna puede influir en la otra Visualización de la correlación
• Sección 4: Manipulación de conjuntos de datos en algoritmos ML
  • Divida los datos en conjuntos independientes y dependientes para realizar el escalado de funciones
  • Escalado del conjunto de datos: escalado de características
• Sección 5: Crear función para tres modelos diferentes
  • Construyendo clasificador de regresión logística
  • Clasificador de árbol de decisión de construcción
  • Construyendo clasificador de bosque aleatorio
• Sección 6: Evaluar el desempeño del modelo
  • Impresión de precisión de cada modelo en el conjunto de datos de entrenamiento
  • Precisión del modelo en matriz de confusión
    • Segunda forma de obtener métricas
  • Predicción

Conclusión

Al final de este proyecto, podrá construir tres clasificadores para clasificar pacientes cancerosos y no cancerosos. También podrá configurar y trabajar con el entorno de colab de Google. Además, también podrá limpiar y preparar datos para su análisis.

Aprenda a predecir el cáncer de mama mediante el aprendizaje automático

Aprenda a construir tres modelos de aprendizaje automático (regresión logística, árbol de decisiones, bosque aleatorio) desde cero

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¿Para quién es este curso?

• ¿Interesado en el campo del aprendizaje automático? ¡Entonces este curso es para ti!
• Este curso fue diseñado para ser su guía para aprender a usar el poder de Python para analizar datos, crear una buena visualización hermosa para una mejor comprensión y usar algunos algoritmos de aprendizaje automático poderosos.
• Este curso también le dará un recorrido práctico paso a paso en el mundo del aprendizaje automático y lo asombroso que es hacer predicciones sobre algunos problemas serios de la vida real. Este curso no solo lo ayudará a desarrollar nuevas habilidades y mejorar su comprensión, sino que también aumentará la confianza en usted.

Requisitos

• Conceptos básicos de Python
• Algún nivel de matemáticas de secundaria.
• Algo de experiencia en programación

Lo que aprenderás

• Utilice Python para el aprendizaje automático para clasificar el cáncer de mama como maligno o benigno.
• Implementar algoritmos de aprendizaje automático
• Análisis exploratorio de datos
• Aprenda a usar Pandas para el análisis de datos
• Aprenda a usar NumPy para datos numéricos
• Aprenda a usar Matplotlib para el trazado de Python
• Utilice Plotly para visualizaciones dinámicas interactivas
• Aprenda a utilizar Seaborn para la representación gráfica de Python
• Regresión logística
• Árboles de decisión y bosque aleatorio

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