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Tutorial del Proyecto Árbol de Decisión

Dificultad

  • easy

Duración promedio

2 hrs

Tecnologías

  • machine-learning

Dificultad

  • easy

Duración promedio

2 hrs

Tecnologías

  • machine-learning

  • Comprender un dataset nuevo.
  • Procesarlo aplicando un análisis exploratorio (EDA).
  • Modelar los datos construyendo un árbol de decisión.
  • Analizar los resultados y optimizar el modelo.

🌱 Cómo iniciar este proyecto

Sigue las siguientes instrucciones:

  1. Crea un nuevo repositorio basado en el proyecto de Machine Learning haciendo clic aquí.
  2. Abre el repositorio creado recientemente en Codespace usando la extensión del botón de Codespace.
  3. Una vez que el VSCode del Codespace haya terminado de abrirse, comienza tu proyecto siguiendo las instrucciones a continuación.

🚛 Cómo entregar este proyecto

Una vez que hayas terminado de resolver el caso práctico, asegúrate de confirmar tus cambios, haz push a tu repositorio y ve a 4Geeks.com para subir el enlace del repositorio.

📝 Instrucciones

Prediciendo la diabetes

Este conjunto de datos proviene originalmente del Instituto Nacional de Diabetes y Enfermedades Digestivas y Renales. El objetivo es predecir en base a medidas diagnósticas si un paciente tiene o no diabetes.

Paso 1: Carga del conjunto de datos

El conjunto de datos se puede encontrar en esta carpeta de proyecto bajo el nombre diabetes.csv. Puedes cargarlo en el código directamente desde el siguiente enlace:

1https://raw.githubusercontent.com/4GeeksAcademy/decision-tree-project-tutorial/main/diabetes.csv

O descargarlo y añadirlo a mano en tu repositorio. En este conjunto de datos encontrarás las siguientes variables:

  • Pregnancies. Número de embarazos del paciente (numérico)
  • Glucose. Concentración de glucosa en plasma a las 2 horas de un test de tolerancia oral a la glucosa (numérico)
  • BloodPressure. Presión arterial diastólica (medida en mm Hg) (numérico)
  • SkinThickness. Grosor del pliegue cutáneo del tríceps (medida en mm) (numérico)
  • Insulin. Insulina sérica de 2 horas (medida en mu U/ml) (numérico)
  • BMI. Índice de masa corporal (numérico)
  • DiabetesPedigreeFunction. Función de pedigrí de diabetes (numérico)
  • Age. Edad del paciente (numérico)
  • Outcome. Variable de clase (0 o 1), siendo 0 negativo en diabetes y 1, positivo (numérico)

Paso 2: Realiza un EDA completo

Este segundo paso es vital para asegurar que nos quedamos con las variables estrictamente necesarias y eliminamos las que no son relevantes o no aportan información. Utiliza el Notebook de ejemplo que trabajamos y adáptalo a este caso de uso.

Asegúrate de dividir convenientemente el conjunto de datos en train y test como hemos visto en lecciones anteriores.

Paso 3: Construye un modelo de árbol de decisión

Comienza a resolver el problema implementando un árbol de decisión y analiza cuál de los dos tipos satisface tus necesidades. Entrénalo y analiza sus resultados. Prueba a modificar la función de cálculo de la pureza de los nodos y utiliza todas las disponibles. Descríbelas y analiza sus resultados graficándolos.

Paso 4: Optimiza el modelo anterior

Después de entrenar el árbol con las distintas funciones de pureza, selecciona el mejor de ellos y optimiza sus hiperparámetros utilizando un grid search.

Paso 5: Guarda el modelo

Almacena el modelo en la carpeta correspondiente.

Nota: También incorporamos muestras de solución en ./solution.ipynb que te sugerimos honestamente que solo uses si estás atascado por más de 30 minutos o si ya has terminado y quieres compararlo con tu enfoque.

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Duración promedio

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