Python para Inteligencia Artificial

Esta es la segunda asignacion en preparacion para la clase del martes 27/Oct a las 9:45pm

Como vimos en las clases, vamos a tener que modificar algunos elementos del cuaderno en colab original, estos son los pasos:

Crea un nuevo cuaderno y copia todas las celdas del cuaderno original(que incumban el tema de predicciones a traves de KNN) que puedes accessar con este link
En la variable "url" coloca este URL "https://raw.githubusercontent.com/abadias618/csvs/main/te_gusta_la_cumbia.csv"
Tambien tendras que modificar la variable "nombres" si lo deseas, o sino solamante elimina esa variable, ya que nuestro .csv ya tiene nombres de columnas
en la linea con este codigo X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.20), puedes modificar cuantos de tus datos quieres usar para probar tus resultados (estamos usando 20%, pero intenten con 30%, 10% o 15%)
en la linea con este codigo classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) experimenta con diferentes numeros de KNN para lograr un mejor resultado
Finalmente cuando imprimas esta linea print(classification_report(y_test, y_pred)) fijate en la variable "accuracy" que significa exactitud. Si logras resultados arriba de 92% o 0.92 como diria en colab, hiciste un buen trabajo

Probando differentes posibilidades aprenderan como se tunea un modelo de inteligencia artificial

Comparte tus resultados en un screenshot al grupo de Whatsapp

Tambien revisen los documentos de la libreria "pandas" en preparacion para nuestra clase, aca esta el link

suerte!